tensorflow2需要安装keras吗,keras和tensorflow的版本对应

　　0前沿首先理解三个概念：

　　解释器：将高级语言解释成机器可以执行的语言，比如这次要提到的python.exe文件。编译器：写代码也需要特定的工具，就像在电脑上编辑文档需要WPS，修图需要PS一样。Python里有很多编辑器，比如IDLE，PyCharm等。Python解释器附带的。包管理工具：python最大的优势是未来丰富的库很多，pip就是库管理工具。您可以通过pip安装、卸载和更新各种库。同样，anaconda是一个功能更加丰富的包管理工具。Tip:现有的python编译器，都自带了pip库管理工具，所以不需要额外再单独处理，直接可以在cmd中进行pip命令，更新，新增，删除库。

　　写python代码，需要以上三个工具：解释器编译器包管理工具。一般选择python解释器pycharm pip包管理工具或者Pycharm anaconda python编译器(而且因为anaconda本身就包含python编译器，所以在下载软件的时候真的不需要下载额外的python编译器)。在第一种方案中，环境构建和包管理通常通过cmd和pip命令来执行。本文介绍了安装TensorFlow和Keras的第二种方案。

　　首先进入anaconda官网下载anaconda并安装。在这里，你需要注意。选中下面的红框，以便将来保存额外的环境变量配置。其他可以参考其他anaconda安装，安装地址可以随意确定，安装完成即可。

　　打开cmd，输入Python，会显示Python版本，表示安装成功，如图。

　　文章内容如下：Win10系统安装的Anaconda TensorFlow Keras图基本来自作者的内容。在此基础上，本文只记录两个重点，(1)解释器、编译器、包管理的概念，(2)如果导入项目，选择TensorFlow环境。另外，如果你想看视频，可以看这个小姐姐的。我的内容更多来自于她：anaconda，TensorFlow，Keras安装可能出现的问题及解决方案/经验分享。

　　1安装TensorFlow 1打开anaconda提示符，将pip升级到最新版本，注意刚开始的环境都是base，这点很重要:

　　python -m pip install -U pip

　　2.创建一个名为TensorFlow的环境，同时安装Python3.5.2。

　　conda create-name tensor flow python=3 . 5 . 2

　　3.激活此环境：

　　激活张量流

　　4.安装TensorFlow

　　用清华镜

　　pip安装张量流==1 . 15 . 0-I https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　验证成功：

　　输入Python，然后输入import TensorFlow作为tf。如果出现下一行，则tensorflow安装成功，如图所示：

　　3.安装keras并重新输入Anaconda提示符。需要注意的是，此时的环境是TensorFlow

　　1.安装keras

　　用清华镜

　　pip安装Keras==2 . 2 . 5-I https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　2.安装MinGW

　　conda安装mingw libpython

　　3验证安装是否成功。

　　验证：进入Python，然后导入keras，用TensorFlow backed显示，表示安装成功，如图。

　　4导入项目，使用TensorFlow环境在pycharm中导入项目。一般情况下，pycharm的默认环境是(base)，所以需要改成(TensorFlow)环境。其实我们可以从anaconda安装目录中找到一个envs的文件夹，里面有我们需要的TensorFlow环境。

　　pycharm导入项目后，文件-设置-python解释器-右边小齿轮-添加-conda环境-现有环境-解释器。选择刚才目录中TensorFlow中的python.exe，创建TensorFlow的编译环境。

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