Anaconda安装和卸载+虚拟环境Tensorflow安装以及末尾问题大全（附Anaconda安装包），这一篇就够了！！！

前言

实话说，在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后，本人深深地感受到了对于“Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装”里面的坑点之多，再加上目前一些博主的资料有点久远，尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境，而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了！！！当时我看到那一行提示字的时候，险些崩溃...在终于弄好后，写下这篇博客记录安装过程，以及踩到的大大小小的坑点，既是记录，也希望对大家有所帮助。

Anaconda安装

一、首先介绍本人的Anaconda版本和虚拟环境python版本以及Tensorflow版本，对于所需版本不对应的同志们，就可以不用继续向下看了

1.Anaconda版本对应python版本3.6.5
2.虚拟环境python解释器版本为3.7.4
3.Tensorflow版本为1.13.1

二、有的同志就问了，我之前安装没成功，如何卸载干净呢，我在这里附上我之前看到的一篇博客的解决办法吧：

卸载方法简要步骤总结

三、然后我们可以开始Anaconda的安装：

首先附上安装包：Anaconda安装包，百度网盘提取码：1234
下载完成后，进入安装界面，有几个注意点：
1.这里要选all users

2.路径建议不用装在C盘可以和我选择路径一样：F:\anaconda
3.此处两个都要勾选，第一个是自动加入到环境变量，一定记得勾选！！！

4.然后就可以一直下一步，中间有一段时间要安装，可以休息一会，然后碰到让安装vscode的，如果之前安装了或者没安装，都选skip，然后到最后界面，那两个只是会弹出学习界面，所以可以都不打勾。

5.那么如何查看自己的anaconda是否安装成功了呢？进入cmd命令行，输入Python，出现下面的界面，代表安装成功。

至此，anaconda的安装已经成功了，点击自己的开始菜单也可以看到anaconda的软件目录了！

四、Tensorflow的安装

1、在完成上面的安装后，点击开始按钮，在开始菜单中找到Anaconda Prompt，单击运行后，图标如下：

2、首先输入以下命令，目的为了使以后下载相关库速度更快。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

3、然后直接输入这条命令，代表创建python解释器版本为3.7.4的虚拟环境tensorflow：conda create --name tensorflow python=3.7.4,
运行完成后输入这条命令conda env list查看环境，出现以下界面代表上面操作都没问题：

4、依次输入cd..直到退到C:路径后，
输入f：，切换到f盘，
输入cd F:\anaconda\envs\tensorflow便可以进入虚拟环境的那个目录了，此时路径显示为：

（注意！此处是以上面完全以我的路径安装的同志们的路径，具体路径要以你当时创建的虚拟环境的位置为主！！！，而你的虚拟环境的位置在上面 'conda env list'命令后显示出的第二行就是）。
5、输入命令：activate tensorflow，前面括号里的base变成了tensorflow
之后便可以输入命令：pip install tensorflow==1.13.1,等待结束，便安装完成了。
6、然后直接输入python，输入import tensorflow如下图片所示，没有报错，便安装成功了。

附测试代码及结果：

from __future__ import print_function

import tensorflow as tf

# TensorFlow Hello world 示例
# 创建一个常量 op， 把这个常量添加到默认图中
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
# 启动一个会话
sess = tf.compat.v1.Session()
# 运行op并输出结果
print(sess.run(hello))

结果：

b'Hello, TensorFlow!'

五、问题大全！！！

0.如何用Pycharm编译运行如何代码呢？
首先在你创建了.py文件，并且粘贴上如上代码后，找到右下角单击后出现如下界面：

点击添加新的解释器后，点击Conda环境，然后点击第一行右边的那三个点，之后如果是照着我的路径来的同志们，可以按照我图片的路径进行选择（除了第二行代表的项目路径不同，其余均相同），而如果自己安装的朋友们，可以自行对照选择：（第一行为虚拟环境中的python.exe的路径选择，第四行为Anconda中的_conda.exe的路径选择）。

1.Anaconda navigator 停留在 loading application 打不开：
亲测有效博客
2.在输入python后输入import tensorflow as tf后显示

出现上面这种警告时候，请仔细阅读我的Tensorflow的安装过程中的4、5两步，很多人都是因为只创建了虚拟环境，而没有安装。
3.在测试代码时候出现类似红字报错：

解决办法：报错的主要原因是因为protobuf的版本太高而导致编译错误，所以我们只需要按照编译器提示的信息下载3.19.0对应的版本即可解决问题。
输入命令：pip install protobuf==3.19.0
详细解释博客
4.在测试代码时候出现类似报错：

FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version，

这个问题意思就是numpy 的版本过低或者过高都会出现警告，只需要先卸载重新指定的1.16.4版本的numpy即可解决此问题，建议把需要执行的这个项目建个虚拟环境测试，以免影响其他代码或者项目
解决办法：

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.16.4

详细解释博客
5.能够输出结果，但是报错：

tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

简单解决办法：在上面那个测试样例的最后一个import语句下面，插入如下两行代码

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

至于原因如何，详细解释，可以看这篇博客