在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)框架搭建時，Win10系統(tǒng)下利用Anaconda安裝tensorflow和keras是常見的操作。然而，很多用戶在測試import時可能會遇到錯誤，本文將介紹解決這一問題的方法。 安裝C

在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)框架搭建時，Win10系統(tǒng)下利用Anaconda安裝tensorflow和keras是常見的操作。然而，很多用戶在測試import時可能會遇到錯誤，本文將介紹解決這一問題的方法。

安裝CUDA和配置環(huán)境

如果你的顯卡支持GPU計算，可以選擇安裝tensorflow-gpu版本。首先，需要安裝VS2015和CUDA 9.0，注意不要安裝高版本的CUDA，以免出現(xiàn)兼容性問題。驗證CUDA是否成功安裝可以通過cmd命令窗口中檢查NVIDIA GPU Computing Toolkit中的bandwith.exe和devicequery.exe。

安裝Anaconda和tensorflow

在安裝Anaconda時，選擇適合自己系統(tǒng)的版本，并執(zhí)行pip install tensorflow-gpu來安裝支持CUDA的tensorflow版本。同時，也可以安裝keras來進(jìn)一步封裝tensorflow，簡化開發(fā)流程。

檢查環(huán)境變量和庫缺失

如果在測試tensorflow和keras時出現(xiàn)找不到dll的錯誤，可能是由于環(huán)境變量配置不正確或缺少必要的庫文件。確保Anaconda已加入環(huán)境變量并在PATHEXT中添加.DLL。此外，缺少cudnn也可能導(dǎo)致該問題，安裝對應(yīng)CUDA版本的cudnn并將文件放入相應(yīng)目錄中。

升級依賴庫

若在安裝tensorflow-gpu時出現(xiàn)依賴錯誤，可能是因為某些庫版本較低。通過升級庫，如執(zhí)行pip install -U pandas，來滿足tensorflow的使用需求。

通過以上方法，您可以順利解決在Anaconda中import tensorflow時可能出現(xiàn)的錯誤，確保深度學(xué)習(xí)框架的正常運行。