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Anaconda环境安装

 

本渣渣的傻瓜式python开发环境安装,无需pip,无需一个个lib下载。可用于Deep
Learning和Machine
Learning学习。Windows环境,就是不想装Linux或Ubuntu(当然是我电脑渣啦,我懒啦)。

0. 概述

在不同平台上如何安装TensorFlow,在TensorFlow官网都有对应的操作说明,本文主要记录在Windows下通过Anaconda安装TensorFlow的步骤和遇到的问题。

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安装TensorFlow

 

pycharm好看,anaconda 方便。

1. 安装Anaconda

Anaconda提供了Python第三方库的安装管理功能,有了Anaconda就不需要自己去安装NumPy、TensorFlow。我们可以在Anaconda的官网上去下载Anaconda的Windows版本并安装。

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下载Anaconda

Anaconda安装成功后,在开始菜单中找到Anaconda,然后打开Anaconda
Prompt,Anaconda Prompt里面主要用来输入一些命令。

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Open Anaconda Prompt

1、安装Anaconda

第一步:
下载pycharm,安装

2. 创建 & 激活 tensorflow的conda环境变量

在Anaconda Prompt输入命令:conda create -n tensorflow python=3.5
来创建tensorflow的conda环境变量。当创建完成后,输入命令:activate
tensorflow
激活tensorflow环境。

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创建tensorflow的conda环境变量

 

之后需要激活,本渣渣用的学生账户,免费试用一年,注册获取激活码

3. 安装tensorflow

在激活tensorflow了的环境中,使用pip来安装tensorflow相关的包,输入命令:pip3
install –upgrade tensorflow

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pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow

安装成功后,会有如下提示,整个安装过程到此结束。

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安装结束

2、进入Anaconda文件夹下

第二步:下载anaconda

4. 运行第一个TensorFlow程序

为了验证TensorFlow是否安装成功,我们需要运行一个Hello
TensorFlow程序,如果没有报错,说明TensorFlow已经安装正确了。需要运行的代码如下:

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

在执行import tensorflow as tf可能就会遇到一个错误:ImportError: No
module named ‘tensorflow’
,导致这个错误的原因可能有两点:

  • #### 1. TensorFlow没有安装成功

虽然安装结束后有一个Successfully
installed的提示,但是实际上可能没有安装TensorFlow。这个时候就可以通过Anaconda的可视化管理工具Anaconda
Navigator
来查看TensorFlow是否安装。

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打开Anaconda Navigator

打开Anaconda
Navigator,在Environment中找到我们创建的tensorflow环境变量,选择Installed后,搜索关键字tensorflow,如果能搜索到,说明tensorflow已经安装了。

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检查TensorFlow是否安装

如果没有搜索到,就在下拉列表里面选择Not
installed,然后搜索tensorflow,手动进行安装。

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搜索tensorflow,手动进行安装

  • #### 2. 运行Python的环境不对

    在确认TensorFlow已经安装成功后,如果依旧还是报错,那可能就是因为运行Python的环境不对。

  • 不能直接在终端里面输入python

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    不能直接在终端里面输入python

  • 直接在Anaconda Prompt输入python,但是没有激活TensorFlow的环境

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    直接在Anaconda Prompt输入python,但是没有激活TensorFlow的环境

  • 正确的操作
    正确的运行方法应该是:在Anaconda
    Prompt输入python,并激活tensorflow的环境,这一点在官网的安装说明中也有提到。

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    正确的运行方法

最后,执行import tensorflow as tf没有报错。

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在Anaconda Prompt输入python,并激活tensorflow的环境

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因为后续的额外手动添加库之间的兼容性,经过多次卸载安装,选择ANACONDA
4.1.0,python
3.4版本,下载链接,注意系统选择

5. 其他问题

  • #### 1. The TensorFlow library wasn’t compiled to use SSE instructions

在执行完sess = tf.Session()后,会出现一条警告:

The TensorFlow library wasn’t compiled to use SSE instructions, but
these are available on your machine and could speed up CPU
computations.

可以通过设置log的等级,让警告的log不输出:

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os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’]=’2′

  • #### 2. 其他常见安装问题

TensorFlow官网也提供了一些常见安装问题的解决办法,大家可以对症下药。

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第三步:额外手动加库,如Pyqt5,cvxopt,TensorFlow(或选Theano,都适合python,本渣渣不想写c++啦)等

6. 参考

  • Installing TensorFlow on
    Windows

  • “The TensorFlow library wasn’t compiled to use SSE instructions,
    but these are available on your machine and could speed up CPU
    computations” in “Hello, TensorFlow!”
    program

3、输入conda create –name=labelme python=3.5

打开‘Anaconda Prompt’

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Pyqt5安装:
conda install -c anaconda pyqt=5.6.0

 

Pyqt是GUI工具,能多图显示,比matplotlib里的plot单视图好用很多。

4、输入activate labelme

注意
,pyqt5和pyqt4,两个版本还蛮多不一样的,很多function名改了,自己可以查官方文档看下细节。

然后建立的labelme环境就会被激活

再在pycharm上,手动加上tool,见链接,此处,注意两个版本安装,有些细节不一样。

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cvxopt安装:conda
install -c omnia cvxopt=1.1.8

 

TensorFlow:pip
install –upgrade –ignore-installed tensorflow

5、在此激活的环境下输入pip install pyqt5安装pyqt5

(此处,感谢知乎上的这位大大,去年圣诞前,发现谷歌终于发布了TensorFlow的Windows版本,但参照官方,总是安装不成功,本渣渣水平太差,看了这个才装好,做了DP的作业。)

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Theano:conda
install -c conda-forge theano=0.9.0

 

(傲娇,这次想试这个lib)

6、pyqt5安装完成后输入pip install labelme安装labelme

第四步:加库到Pycharm中

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打开pycharm,file->setting->Project:[projectName]->Project
Interpreter

 

再右侧框,Project Interpreter栏,下拉选择anaconda下的python.exe,
比如渣渣的路径是(c:\users\ling\Anaconda3\python.exe)

 7、在labelme的激活环境下输入labelme即可打开labelme使用

然后ok什么的,第一次要等蛮长的时间,pycharm会running这些库。

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第五步:

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你可以飞了。

 

另外,pycharm打开还挺慢的,但好看又不是等一个世纪,我忍得了的。

8、如果要退出labelme环境的话,直接输入deactivate即可

(嘻嘻,但渣渣其实只能做ML的东西,DP跑不了啦,一个最简单的CNN跑MNIST都能崩)