配置tensorflow环境(anaconda+jupyter notebook)

      很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然。今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑。特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家。也给自己留个备忘。

1.安装anaconda

anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷。直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下。不需要勾选vs code(有需要的话 安装后可自行添加)

2.安装python

可以在官网下载安装,也可以在anaconda里安装具体版本(通常只有几个经典版本可供选择,有条件或者网络支持的话可以优先考虑)

3.安装tensorflow以及tensorflow-gpu(同理)

conda install tensorflow (普通安装) 

或 pip install tensorflow  (上面conda的安装方法容易网络不稳定,pip相对来说会省心不少)

或 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (从国内镜像源下载,速度极快且稳定)

若要装具体版本,则在包名tensorflow后加上 == 版本号   例如:

 conda install tensorflow==1.9.0

 

ps:插一句,当你在找其他的一些conda源、pip源、国内镜像源都没有的包的时候,你可以在pypi.org上下载到你所需要的包,然后本地安装 :

pip install 本地路径名.压缩格式

 

pps:关于国内镜像源的补充:

pip国内的一些镜像

  阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 
  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

修改源方法:

临时使用: 
可以在使用pip的时候在后面加上-i参数,指定pip源 
例如: pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

永久修改: 
linux: 
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 内容如下:

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

windows: 
直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,内容如下

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

4.安装jupyter notebook

安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境。

实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下:

1.首先安装ipykernel:

conda install ipykernel

2.在虚拟环境下创建kernel文件 :

conda install -n 环境名称 ipykernel

3.激活conda环境:

activate 环境名称

4.将环境写入notebook的kernel中:

python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"

 5.打开notebook服务器:

jupyter notebook

复制url,在浏览器打开对应地址,新建python,就会有对应的环境提示了

 

提示:

如果经常需要用jupyter notebook,那么最好在创建虚拟环境的时候便安装好ipykernel,命令:

conda create -n 环境名称 python=3.5 ipykernel

删除kernel环境:

jupyter kernelspec remove 环境名称

  

ppps:如果想在任意文件夹下打开notebook,可以打开conda prompt,激活(activate)你需要用到的虚拟环境,然后cd进入你的程序项目所在的文件夹,直接输入jupyter notebook就可以啦。记得把kernel换成相对应的虚拟环境所生成的内核。

 

 

# 大概就想到这里,剩下的下次想起来再补充。

 

 

 

参考链接:

https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/8204221.html

https://blog.csdn.net/yuzaipiaofei/article/details/80891108

 

 

posted @ 2019-01-21 22:36 永不落的sun2 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏