为什么我需要来自 tensorflow 的另一个 conda 环境？
Why do I need another conda environment from tensorflow?
我目前正在尝试开始使用 tensorflow。
我使用 anaconda 并尝试在根环境中安装 tensorflow 包，但它始终显示消息：“遇到几个错误”。
当我查找它时，它说解决方案是专门为 tensorflow 创建另一个环境，我这样做了并且成功了。但是我还是想知道这是什么原因。
我刚开始的时候也有同样的问题。看起来这是“正确”的做法，所以我就这么做了，但一直不明白为什么。在使用 TensorFlow 两年并在多台机器上工作后，我意识到它的要求集是多么具体。 python只有几个版本兼容，numpy也一样，如果你想使用NVIDIA GPU，祝你好运弄清楚cuda和[=的具体版本12=].
您不希望必须将计算机上的大多数 python 相关软件定制为 运行 tensorflow。例如，为了避免在安装需要更高版本 numpy 的东西时破坏它，最好将它放在单独的环境中。这样，您就有了一个隔离的“容器”，可以按照 TensorFlow 的要求保存所有内容，同时仍然可以在需要时使用其他软件。
更不用说 TensorFlow 有多个版本，它们都有不同的要求。
我目前正在尝试开始使用 tensorflow。 我使用 anaconda 并尝试在根环境中安装 tensorflow 包，但它始终显示消息：“遇到几个错误”。 当我查找它时，它说解决方案是专门为 tensorflow 创建另一个环境，我这样做了并且成功了。但是我还是想知道这是什么原因。
我刚开始的时候也有同样的问题。看起来这是“正确”的做法，所以我就这么做了，但一直不明白为什么。在使用 TensorFlow 两年并在多台机器上工作后，我意识到它的要求集是多么具体。 python只有几个版本兼容，numpy也一样，如果你想使用NVIDIA GPU，祝你好运弄清楚cuda和[=的具体版本12=].
您不希望必须将计算机上的大多数 python 相关软件定制为 运行 tensorflow。例如，为了避免在安装需要更高版本 numpy 的东西时破坏它，最好将它放在单独的环境中。这样，您就有了一个隔离的“容器”，可以按照 TensorFlow 的要求保存所有内容，同时仍然可以在需要时使用其他软件。
更不用说 TensorFlow 有多个版本，它们都有不同的要求。