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Anaconda+深度学习框架安装完全指南 (Linux/Windows双平台小白保姆级教程)
Anaconda+深度学习框架安装完全指南 (Linux/Windows双平台小白保姆级教程)
关键词：Anaconda、深度学习框架、TensorFlow、PyTorch
本教程将手把手教你在Linux和Windows系统下使用Anaconda安装深度学习框架，包括TensorFlow和PyTorch，适合完全零基础的小白。
1. 为什么选择Anaconda？
Anaconda是一个开源的Python发行版，集成了包管理工具conda，可以轻松创建隔离的Python环境，避免依赖冲突。对于深度学习框架的安装尤其方便。
2. Anaconda下载与安装
Windows系统：
1. 访问 https://www.anaconda.com/products/individual2. 下载Windows版.exe安装包3. 双击运行，勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”4. 按提示完成安装 Linux系统：
1. 下载Linux版.sh脚本（或使用wget）2. bash Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh3. 按回车阅读协议，输入yes接受4. 确认安装路径，并选择yes初始化conda 安装后打开终端（或命令提示符），输入conda --version验证是否成功。
3. 创建深度学习虚拟环境
为避免污染基础环境，我们创建一个名为dl的新环境，指定Python版本3.9：
conda create -n dl python=3.9conda activate dl 4. 安装GPU支持（可选但推荐）
如果你有NVIDIA显卡并想要GPU加速，需要安装CUDA Toolkit和cuDNN。建议使用conda安装：
conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1 5. 安装深度学习框架
安装TensorFlow：
pip install tensorflow 如需GPU版本，TensorFlow 2.10及以上已集成CUDA，直接pip即可。
安装PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio 若需要GPU版本，访问PyTorch官网获取对应CUDA的安装命令。
6. 验证安装
在虚拟环境中启动Python，尝试导入：
import tensorflow as tfprint(tf.version)import torchprint(torch.version) 若无报错且能输出版本号，即表示成功！
7. 常见问题
Windows下若提示“conda不是内部命令”，请手动添加环境变量；Linux下若bash找不到conda，可执行source ~/.bashrc。
至此，你已经成功在Linux/Windows上通过Anaconda搭建了深度学习开发环境。现在你可以开始使用TensorFlow和PyTorch进行项目实践了！
本文由主机测评网于2026-02-11发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器，如有疑问，请联系我们。
本文链接：https://vpshk.cn/20260224802.html
