tensorflow在anaconda提示符上工作，但不在命令提示符上工作

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可以在各种平台上进行深度学习和神经网络的开发和训练。它提供了丰富的工具和库，使开发者能够构建和部署各种机器学习模型。

在使用TensorFlow时，可以选择在Anaconda提示符或命令提示符上进行工作。Anaconda是一个开源的Python发行版，提供了许多科学计算和数据分析的库和工具。通过在Anaconda环境中安装TensorFlow，可以方便地进行开发和调试。

如果在Anaconda提示符上可以正常工作，但在命令提示符上无法工作，可能是由于以下原因：

1. 环境变量配置：Anaconda会自动配置环境变量，使得在Anaconda提示符中可以找到TensorFlow的安装路径。而在命令提示符中，可能需要手动配置环境变量，将TensorFlow的安装路径添加到系统的PATH变量中。
2. Python版本冲突：如果系统中同时安装了多个Python版本，可能会导致TensorFlow在命令提示符中无法正常工作。可以尝试在命令提示符中切换到与Anaconda中使用的Python版本相同的版本，或者在命令提示符中使用完整的Python路径来运行TensorFlow。
3. TensorFlow安装问题：可能是TensorFlow在命令提示符中没有正确安装或配置。可以尝试重新安装TensorFlow，并确保按照官方文档提供的步骤进行配置。

总结起来，要在命令提示符上正常工作，可以尝试以下步骤：

1. 检查环境变量配置，确保TensorFlow的安装路径已添加到系统的PATH变量中。
2. 确保使用与Anaconda中相同的Python版本，或者使用完整的Python路径来运行TensorFlow。
3. 检查TensorFlow的安装和配置，可以尝试重新安装并按照官方文档进行配置。

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请注意，以上答案仅供参考，具体情况可能因个人环境和配置而异。建议在遇到问题时，查阅相关文档和资料，或向社区和论坛寻求帮助。