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1. 安装miniconda

2. 安装CPU版本的tensorflow

2. 安装keras

3. 安装依赖库

4. 测试

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环境：win10，无独立显卡，不用GPU加速。

1. 安装miniconda

Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe

（1）安装目录可自选，可以不用安装在C盘；（2）注意把这两个勾打上。

安装结束，打开miniconda终端，查询版本号：conda –version

显示版本号，说名安装成功，如下图：

 接下来需要在conda中安装各种依赖库。

2. 安装CPU版本的tensorflow

指令：pip install tensorflow-cpu==2.3.0 –i Simple Index

 

2. 安装keras

指令：pip install keras==2.4.3 –i Simple Index

 

3. 安装依赖库

指令：pip install pandas matplotlib notebook –i Simple Index

4. 测试

正确输出keras版本号。

(base) C:\Users\a>python Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import keras >>> keras.__version__ '2.4.3' >>> exit() (base) C:\Users\a>

如果导出keras模块报错：

TypeError: Descriptors cannot not be created directly.

If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must

be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately

regenerate your protos, some other possible workarounds are:

1.Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.

2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

则需要卸载原来低版本的protobuf，重新安装新版本：

指令：pip install protobuf==3.19.0