Anaconda下安装Tensorflow、keras问题及解决办法

这两天一直在跟tensorflow的错误日志作斗争！安装过程中出现各种问题，找资料，采坑，终于装好了，做个小总结！

keras需要在TensorFlow之上才能运行，所以需要先安装TensorFlow。TensorFlow需要vs2015环境，需要win64位环境。

详细安装教程参考：https://blog.csdn.net/qq_41760767/article/details/97441967

以下问题及解决方案均是基于该安装教程

●错误日志1：

UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.

channel name: simple

channel url: http://pypi.douban.com/simple

error code: 404

◎解决办法：参考https://www.cnblogs.com/zengming/p/12057656.html

1.首先恢复配置：

conda config --remove-key channels

2.再配置镜像：

conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/free/win-64/

conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/main/win-64/

conda config --set show_channel_urls yes

3.查看配置信息：

conda config --show channels

4.pip源修改为国内镜像

国内镜像：

  阿里云  　　http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  中国科技大学  　　https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

  豆瓣(douban) 　　http://pypi.douban.com/simple/

  清华大学 　　https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

  中国科学技术大学 　　http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

修改pip源方法：

1.点击此电脑，在最上面的的文件夹窗口输入 ： %APPDATA%

2.按回车跳转到以下目录，新建pip文件夹

3.创建pip.ini文件

4.打开文件夹，输入以下内容，关闭即可（注意：源镜像可替换）

[global]

timeout = 6000

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

●错误日志2：

安装tensorflow时出现一大串红色

◎解决办法：使用国内镜像安装

1.查看anaconda版本

conda --version

2.查看可安装的tensorflow版本

conda search --full-name tensorflow

3.安装

pip install tensorflow==版本（自己选一个）  -i https://pypi.douban.com/simple

●错误日志3：

退出虚拟环境的时候出现以下错误：

◎解决办法：

pythoncom36.dll是pywin32的一个文件，位于路径Anaconda3\envs\pytorch(你的虚拟环境)\Lib\site-packages\pywin32_system32中，而Anaconda3\envs\pytorch\Library\bin中也存在一个同名文件，将后者文件删除后便没有这个警报了

●错误日志4：

进入jupyter notebook后，运行时出现如下问题：

◎解决办法：

同以上方法一样，找到提示窗口中路径下的pythoncom36.dll文件删除

●警告：

进入jupyter notebook导入tensorflow时会出现如下问题：

◎解决办法：

降低numpy的版本，我安装tensorflow是1.13.1的版本，numpy降为1.16.0就可以

注意，这个需要进入虚拟环境降版本，也就是在激活tensorflow的情况下，未激活状态降版本是没有用的！！!