初入深度学习，就遇到了困难，一直安装不了tensorflow和keras库！！！真是让人着急！！！在经过无数次尝试，看了无数篇博客之后，终于安装上了。下面是具体的安装步骤。
首先，创建一个新的环境，这个环境适合python3.5使用；
conda create -n py35 python=3.5 anaconda
如果在创建过程中出现如下错误
RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's operating environment
按下面步骤进行：
第一步，卸载setuptools库；
pip uninstall setuptools
第二步，重新安装setuptools库；
conda install setuptool
然后，创建名tensorflow的环境，并安装python3.5;
conda create -n tensorflow python=3.5
接着，激活tensorflow;
conda activate tensorflow
在此步结束之后，可使用 conda info --envs 语句查看conda环境，看tensorflow环境是否创建成功，这里是已经创建成功的情况。
第四步，在tensorflow环境中，安装tensorflow1.2版本；
第五步，继续安装keras库；
pip install keras
最后，测试tensorflow库和keras库是否安装成功，这里是安装成功的。
如果在import tensorflow时出现以下错误
(1)第一种错误:
但conda list 中包含tensorflow库，按一下步骤进行：
首先，升级setuptools库；
pip install --upgrade -I setuptools
然后，重新安装tensorflow库。
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
(2)第二种错误：
将numpy版本降低：
pip install numpy==1.16
注：此过程在网络较好的情况下进行，过程较长，请耐心等待。
总结
以上所述是小编给大家介绍的win10 + anaconda3 + python3.6 安装tensorflow + keras的步骤详解,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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