python3.6的安装及tensorflow环境搭建方法

# Python3.6的安装及TensorFlow环境搭建方法

## 一、Python3.6安装指南

### 1.1 Windows系统安装
1. **下载安装包**  
   访问Python官网下载页面（https://www.python.org/downloads/release/python-360/）  
   选择`Windows x86-64 executable installer`（64位系统）或`Windows x86 executable installer`（32位系统）

2. **运行安装程序**  
   - 勾选`Add Python 3.6 to PATH`（重要！）
   - 选择`Customize installation`自定义安装
   - 勾选所有可选功能（包括pip和文档）

3. **验证安装**  
   打开CMD执行：
   ```bash
   python --version

应显示Python 3.6.x

1.2 macOS系统安装

# 使用Homebrew安装
brew install https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/homebrew-core/ec545d45d4512ace3570782283df4ecda6bb0044/Formula/python.rb

# 或手动下载安装包
curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/python-3.6.8-macosx10.9.pkg

1.3 Linux系统安装（Ubuntu为例）

sudo apt update
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt install python3.6 python3.6-dev

二、虚拟环境配置

2.1 创建虚拟环境

# 安装virtualenv工具
pip install virtualenv

# 创建名为tf_env的虚拟环境
virtualenv -p python3.6 tf_env

# 激活环境（Windows）
tf_env\Scripts\activate

# 激活环境（Linux/macOS）
source tf_env/bin/activate

2.2 验证环境

激活后命令行提示符前应显示(tf_env)，执行python -V应显示Python 3.6.x

三、TensorFlow环境搭建

3.1 CPU版本安装

pip install --upgrade tensorflow==1.15.0

注意：Python3.6建议使用TensorFlow 1.15.x版本（官方最后一个支持Python3.6的稳定版本）

3.2 GPU版本安装（需NVIDIA显卡）

1. 安装CUDA工具包10.0
   下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

2. 安装cuDNN 7.6
   需注册NVIDIA开发者账号后下载

3. 安装TensorFlow GPU版

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

3.3 验证安装

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

正常应输出：b'Hello, TensorFlow!'

四、常见问题解决

4.1 版本兼容问题

• 错误现象：ImportError: DLL load failed
  解决方案：安装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable

• 错误现象：No module named 'numpy'
  解决方案：pip install numpy==1.19.5

4.2 GPU相关错误

# 查看GPU是否被识别
nvidia-smi

# 检查CUDA是否可用
tf.test.is_built_with_cuda()

五、开发环境配置建议

5.1 IDE推荐

1. PyCharm：专业Python IDE
2. VS Code：轻量级编辑器+Python插件
3. Jupyter Notebook：适合交互式开发

5.2 推荐工具包

pip install matplotlib pandas scikit-learn keras==2.3.1

六、升级方案（可选）

如需使用新版TensorFlow，建议升级Python版本：

# 安装Python3.8+
conda create -n tf2 python=3.8
conda activate tf2
pip install tensorflow==2.10.0

附录：版本对照表

注：本文档最后更新于2023年10月，具体版本请以官方文档为准。 “`

（全文约1450字，实际字数可能因格式调整略有变化）