Ubuntu18.04+Anaconda+tensorflow+keras+jupyter notebook神经网络环境搭建资料详细整理

最近在学神经网络，在Ubuntu中搭建实验环境的时候走了很多很多弯路，在网上搜了很多方法，有些可以参考，有些并没有用，，在这里浪费了大把大把时间，写这篇博客是想把自己搭建环境的步骤整理一下，或许以后还能用上。

好啦，下面进入正文，因为是在Ubuntu进行的，我选择了安装虚拟机，我安装的是VMware Workstation16 pro,当然啦，你也可以选择在自己电脑安装双系统windows+ubuntu。

下面我会把我的步骤和我参考的博文贴出来

 

1、安装虚拟机以及在虚拟机中安装Ubuntu系统

（1）这是我认为写的比较详细的两篇博客，可以参考：

https://blog.csdn.net/m0_47958289/article/details/117361027

https://blog.csdn.net/qq_39557270/article/details/102926282

Ubuntu系统安装好了，然后可以先把Ubuntu的文字改为中文，上面第一篇博客已经写了怎么操作了。

（2）安装VMware Tools工具

这个工具非常非常有必要安装，你安装了就能体会到他多么有用，安装可参考：

https://blog.csdn.net/Lcking18325/article/details/103249783

https://blog.csdn.net/williamcsj/article/details/121019391

https://blog.csdn.net/u013142781/article/details/50539574（推荐）

安装完之后可以试着从自己的电脑拖拽文件到Ubuntu中，看看能不能拖进去，如果可以，那安装成功。

（3）更新软件源

https://cloud.tencent.com/developer/article/1381008

我是以Ubuntu18.04版本为例的，参考上面这篇博文即可。以上步骤完成后记得清除软件源

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get clean

 

2、检查python版本

先在终端命令行敲一个python，然后回车，判断你的Ubuntu有没有预装python，一般情况下都是预装了的，但如果你输入

python -V

没有显示版本号的话，你再试一下

python3 -V

因为python -V查看的是默认版本号，如果它没有的话，你可以直接安装一下python

sudo apt-get install python

然后再查看版本号，如果默认的是2.XX版本的话，可以把默认版本号改为3.XX版本的

说了半天我感觉我没说清楚，反正你就把默认版本号改为3.XX的就行了，参考下面这篇博文

https://blog.csdn.net/weixin_39863371/article/details/110702662

然后再重新查看版本号

python -V

如果版本号为3.XX，说明现在你的默认的python版本已经修改成功了

当然如果你需要python2.XX版本的环境，检查python版本这一步可以当我没说。

 

 3、安装Anaconda

（1）安装Anaconda

这个一定要安装，你只有安装了Anaconda,，才可以利用conda命令创建多个虚拟环境，我们做实验还是再虚拟环境中做会比较好，就算出错也不会影响你的整个Ubuntu系统，并且在这里你可以创建很多很多虚拟环境

首先强调一点，anaconda和python是有版本对应关系的，这个一定不能出错，查看版本对应：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/387094591

anaconda下载地址上面博客也有。

可以直接在自己主机下载，下载好之后拖拽到Ubuntu里边，这样会快很多（这就是Vmware Tools工具的好处啦）

安装步骤可参考博文：

https://blog.csdn.net/thy0000/article/details/122878599

https://blog.csdn.net/qq_29225913/article/details/105347317

安装完之后输入

conda -V

如果提示"conda:未找到命令"，可以参考上面第二篇博文解决。

通过下面这篇博文检查anaconda是否安装成功

https://blog.csdn.net/KIK9973/article/details/118772450

（2）用conda创建虚拟环境

创建虚拟环境是非常有必要的，到时候你需要什么框架，需要什么模型都在虚拟环境中操作，比如说这个实验你用的是tensorflow+keras框架，下个实验你用的是pytorch框架，那这时候你就可以建两个虚拟环境，不同的环境搭建不同的实验框架，创建虚拟环境可参考下面这篇博文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94744929

 

4、Tensorflow安装

请注意，不管是tensorflow、keras还是pytorch，它们与python都是有对应的版本的，千万不要乱安装版本

安装Tensorflow请切换到你创建的虚拟环境中，创建虚拟环境我在上面已经说过了，这里不再赘述

tensorflow安装分为cpu安装和gpu安装，我建议进行gpu安装，因为gpu训练模型的时候速度比cpu块太多太多了，但是gpu版本安装也复杂很多很多，所以如果你电脑配置很高，能进行gpu安装的话，就进行gpu版本的安装吧

想要进行gpu版本的安装，首先检查你自己的电脑有没有独显，显卡是不是英伟达（NVIDIA）公司的，如果不是的话，可能安装不了GPU版本的哦，那你只能进行cpu版本安装了（我还没找到解决方法）。

（1）tensorflow cpu版本安装可参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/166319465

（2）tensorflow gpu版本安装可参考上面这篇博文，也可参考下面的博文：

首先搞清楚python,trnsorflow,cudnn和cuda的版本对应关系

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu

然后进行安装：

https://blog.csdn.net/weixin_42808994/article/details/113809484

CUDA历史版本下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive   CUDNN历史版本下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

（3）安装完之后需要确认tensorflow是否安装成功，可以参考上面tensorflow cpu安装的那篇博文的方法来检查tensorflow是否安装成功。

 

 5、keras安装

首先keras和tensorflow版本得一一对应

https://www.cnblogs.com/-yhwu/p/14619541.html

这里我安装的是tensorflow1.14，我的python是3.6版本的，所以我就需要安装keras2.2.5版本的。

https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81638018

可以通过下面这篇博文验证keras是否安装成功

https://www.jianshu.com/p/c9ba6af182fd

 

6、启动Jupyter notebook

现在就可以在虚拟环境中启动jupyter notebook啦，直接在虚拟环境中输入

jupyter notebook

但是你运行的时候很有可能报错哦，可能会出现这个错误：ModuleNotFoundError: No module named 'keras' ，但其实我们刚刚已经安装成功啦，

所以我还是建议你每创建一个虚拟环境都安装一下jupyter,因为如果你不安装的话，虽然也有jupyter notebook,但它的运行环境是在你的基本环境中，那你刚刚安装的tensorflow啊，keras啊对它不起作用，所以建议你在创建的虚拟环境中安装一下，先切换到你创建的虚拟环境中，输入：

conda install jupyter

你也可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/119390267

 

7、在jupyter notebook中运行python文件

可参考这篇博文：https://blog.csdn.net/weixin_43648519/article/details/108447864

 

好啦，就说到这啦，很感谢上面这些博文的博主，帮我解决了我当时遇到的问题，希望对看到这篇博文的小伙伴也有用！