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（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 。
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附测试代码及结果：
from __future__ import print_functionimport 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：
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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） 。
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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
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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：
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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 numpypip 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 osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'至于原因如何 ， 详细解释 ， 可以看这篇博客
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