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尽管通过“conda list”显示，但 Python TensorFlow 模块并未显示在 Windows 7 机器上。

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尽管通过“conda list”显示，但 Python TensorFlow 模块并未显示在 Windows 7 机器上。

我正在使用 minconda，并在 Windows 7 计算机上安装了 python 3.7。我被指示在 Anaconda 提示符下使用以下命令：

conda create --name=IntroToTensorFlow python=3 anaconda
source activate IntroToTensorFlow

Windows 无法识别该词source，但当我删除该词时确实接受了命令source

conda install -c conda-forge tensorflow

系统响应最后一条命令：

(IntroToTensorFlow) C:\>conda install -c conda-forge tensorflow

Solving environment: done

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==

current version: 4.5.11

latest version: 4.5.12

Please update conda by running

$ conda update -n base -c defaults conda

我使用上述命令更新了 conda。有一个 hello world 程序建议在 jupyter notebook 中运行：

import tensorflow as tf
# Create TensorFlow object called tensor
hello_constant = tf.constant('Hello World!')
with tf.Session() as sess:
# Run the tf.constant operation in the session
output = sess.run(hello_constant)
print(output)

错误如下：

ModuleNotFoundError Traceback（最近一次调用最后一次）在 ----> 1 中导入 tensorflow 作为 tf 2 3 # 创建名为 tensor 的 TensorFlow 对象 4 hello_constant = tf.constant('Hello World!') 5 ModuleNotFoundError: 没有名为“tensorflow”的模块

当我在 Anaconda 提示符下输入时：

conda list

TensorFlow 入选榜单

我读到过一篇文章，说 Python 尚不受支持，应该使用 brew 回滚到之前的 Python 3.6.5 版本。这仍然是真的吗？这篇文章已有 6 个月了

https://apple.stackexchange.com/questions/329187/homebrew-rollback-from-python-3-7-to-python-3-6-5-x

brew info python 'brew' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.

什么是 brew，如何运行它？有 Windows 7 替代品吗？它看起来像一个 Apple 系统命令。

答案1

什么是 brew，如何运行它？有 Windows 7 替代品吗？它看起来像一个 Apple 系统命令。

brew是 macOS Homebrew 包管理器的一部分，不适用于 Windows 7。

Tensorflow Python 版本支持

关于 Python 版本支持，Tensorflow GitHub 问题线程似乎表明只有您自己编译 Tensorflow（即不是通过 Anaconda）才可能支持 Python 3.7.x（据我所知，这是当前版本 Anaconda 的默认 Python 3）。

在 Anaconda 中创建 Python 3.6 环境

根据 Anaconda 官方文档，您可能希望尝试：

conda create -n IntroToTensorFlow python=3.6 anaconda

使用 Python 3.6 创建新环境（而不是简单地创建python=3）。使用以下命令激活环境：

activate IntroToTensorFlow

你应该能够使用以下命令确认你的 Python 版本：

python --version

请注意，您可能需要使用以下deactivate方法修改现有环境（并根据需要将其删除）：

deactivate
conda remove --name IntroToTensorFlow --all

您可以使用以下方法验证特定环境的可用性：

conda info --envs

（摘自 Anaconda 文档管理环境）。

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