这篇文章给大家介绍Anaconda中怎么安装keras和tensorflow ，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。所以说keras只是一个前端API在使用它之前需要安装好其后端，根据主流，推荐安装TensorFlow作为Keras的backend。
一、下载并安装Anaconda:
Anaconda下载
安装步骤：
二、下载并安装Tensorflow:
配置国内镜像：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes #设置搜索时显示通道地址
创建虚拟环境： 打开Anaconda Prompt， 建立名为tensorflow的conda计算环境。 输入：conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow环境。 输入：activate tensorflow 输入：python --version，查看是否切换到python3.6 工作环境
安装tensorflow： 安装完以后，在 anaconda navigator 会出现这个环境 如下图，如果没有出 现，检查上边环境路径问题 
激活环境,继续在Anaconda Prompt输入： activate tensorflow 然后输入命令 pip install tensorflow==2.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple
指定2.0版本，因为最新版tensorflow已经整合了CPU和GPU版本,过于庞大，对于学生学习没必要。
注意：如果python版本高于3.7tensorflow是不支持的呦！ 那么你可以手动给python降级这就体现出了创建虚拟环境的好处啦！
再这里选择到合适版本
三、下载并安装Keras:
这里一定要注意声明keras版本为2.3.1，由于我们的tensorflow版本为2.0.0，版本之间不对应是无法使用的。
tensorflow与keras之间版本的对应关系
查看tensorflow和keras安装版本命令：
在Anaconda Prompt中输入python，再输入如下代码，
import tensorflow as tf
tf.__version__
四、jupyter中添加tensorflow虚拟环境:
首先安装ipykernel
在Anaconda Prompt下执行命令行：conda install ipykernel
在虚拟环境下创建kernel文件
在Anaconda Prompt下执行命令行：conda install -n 环境名称 ipykernel
激活conda环境
在Anaconda Prompt下执行命令行：conda activate 环境名称
将环境写入notebook的kernel中
在Anaconda Prompt下执行命令行：python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称"
打开notebook服务器
也可以切换内核
关于Anaconda中怎么安装keras和tensorflow 就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。