目录

       一 
  
  
  
  
  
  、更改服务器 
  
  
  
  
  
  。

       二 
  
  
  
  
  
  
、调整tensorflow版本

       三

 


 


 


 


 


 

、将python降级

        1 
 
 
 
 
 
 、进入conda命令行 
  
  
  
  
  
  ，依次输入以下命令

        2 
   
   
   
   
   
   
、换回默认源

        3
 

 

 

 

 

 
、降级为python3.6

      四
 

 

 

 

 

 

 、降级后再升级

这周接到一个任务 
  
  
  
  
  
  
，需要在python中安装tensorflow

 


 


 


 


 


 

，跑一下数据 
  
  
  
  
  
  
。TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统 
 
 
 
 
 
 ，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现 
   
   
   
   
   
   
，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief

 


 


 


 


 


 

。原以为很简单事的事
 

 

 

 

 

 
，没想到却是让我大费周折 
 
 
 
 
 
 。

       一            、更改服务器 
   
   
   
   
   
   
。

       我安装的python是3.9
 

 

 

 

 

 

 ，在Pycharm中安装无法安装tensorflow            ，选择安装的是最新版的tensorflow 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
，安装失败后显示ConnectTimeOutError
 

 

 

 

 

 
。连接超时












，应该是国外服务器下载速度慢的缘故                   ，把下载包的服务器地址由https://pypi.python.org/simple改为Simple Index后 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，顺利完成安装
 

 

 

 

 

 

 。

       二 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
、调整tensorflow版本

      tensorflow完成安装后


















， 再运行程序时             ，显示错误：AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘placeholder‘ 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
，查看发现












，报错原因是因为tensorflow自 2.0版本去掉了placeholder 
  
  
  
  
  
  ，placeholder只有tensorflow 1.*版本才有            。

       三












、将python降级

       在安装tensorflow 1.15.5时 
  
  
  
  
  
  
，又出现安装失败

 


 


 


 


 


 

，不过不再是timeout 
 
 
 
 
 
 ，经研究发现 
   
   
   
   
   
   
，tensorflow 1.x适用的python最高版本为3.6 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
。python3.9下已经写了不少程序了
 

 

 

 

 

 
，如果降级后不能用怎么办
 

 

 

 

 

 

 ，这时anaconde解决了我的问题












。

        1                   、进入conda命令行            ，依次输入以下命令

        conda config --add channels Index of /anaconda/pkgs/free/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

        conda config --add channels Index of /anaconda/pkgs/main/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

        conda config --set show_channel_urls yes

        2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
、换回默认源

        conda config --remove-key channels

        3


















、降级为python3.6

       通过cmd或conda命令行输入：conda create -n py36 python=3.6 anaconda

       注：实际上是打造了一套python3.6的环境 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
，这一过程将重新安装所有包












，花费时间有点多                   。

       我是在conda命令行安装的

       安装好后                   ，会提示：

      # To activate this environment, use       #       #     $ conda activate py36       #       # To deactivate an active environment, use       #       #     $ conda deactivate

在命令行输入conda activate py36 即可 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，若要返回python3.9


















，在命令行输入conda deactivate 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。

      win10菜单里会多出Anaconda Powershell Prompt的菜单项             ，点击就可进入python3.6 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
，非常方便


















。

      四             、降级后再升级

      将python降级到3.6后












，心想这次安装tensorflow1.15.5没问题了 
  
  
  
  
  
  ，没想到还是出错了 
  
  
  
  
  
  
，提示 Package protobuf requires a different Python: 3.6.10 not in >=3.7

 


 


 


 


 


 

，要求我将python升级到3.7 
 
 
 
 
 
 ，这叫什么事啊             。      

      由于很明确 
   
   
   
   
   
   
，tensorflow1.x适用的python最高版本是3.6
 

 

 

 

 

 
，这次没听错误提示的
 

 

 

 

 

 

 ，而是把pip升级了            ，怀疑是pip版本的问题 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
。       

     pip升级后 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
，tensorflow1.15.5顺利安装成功












，代码也能正常运行了












。