深度學習環境搭建：win10 + anaconda + tensorflow（cpu版本） + keras

說明

win10 + anaconda + tensorflow（cpu版本） + keras + jupytor notebook
電腦垃圾，所以只能用cpu版本

下載

官網：
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
清華鏡像（速度快）：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
版本：
我選擇的是Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe

Anacoda安裝

一直往下安裝就可以。

1. 環境配置，安裝過程中的下圖選擇上第一個
   
2. 查看是否安裝成功
   之後就可以打開命令行(最好用管理員模式打開) 輸入 conda --version
3. 爲防止不必要的錯誤，更新全部工具包
   在命令行輸入

conda upgrade --all

tenforslow環境搭建

搭建虛擬環境

1. 添加清華的鏡像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

2. 新建虛擬環境

conda create -n tensorflow python=3.7

注意：python=3.7複製之後可能變爲python = 3.7，注意把空格去掉。
坑1：創建虛擬環境時，出現錯誤。

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed
...
An unexpected error has occurred. Conda has prepared the above report.

If submitted, this report will be used by core maintainers to improve
future releases of conda.
Would you like conda to send this report to the core maintainers?

解決辦法：
發現是由於核心文件中package_cache_data.py的第422行採用utf-8解碼方式無法解碼0xb1的值，打開文件，更改
self._urls_data = [line.strip().decode('utf-8') for line in fh]
爲
self._urls_data = [line.strip().decode('cp936') for line in fh]

3. 激活虛擬環境

activate tensorflow

安裝tensenflow(cpu版本)

在線安裝

激活虛擬環境後

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

下載時間極慢，並且容易失敗

離線安裝

主要參考：在Anaconda的虛擬環境中安裝tensorflow的在線以及離線方法（Windows環境）

1. 重新創建一個新環境（怕出問題），並激活

   在Anaconda Prompt中輸入

   conda create -n 1tensenflow python=3.7.3
   activate 1tensenflow
   

2. 下載安裝包

   鏈接：https://pan.baidu.com/s/1PMW6Vj9ukRx4qQ4XZgyLUQ
   提取碼：lpr7

3. 配置環境：下載後解壓，在Anaconda Prompt進入tensorflow1.13.1的路勁.一次執行一下命令安裝:

   pip install astor-0.7.1-py2.py3-none-any.whl
   pip install six-1.12.0-py2.py3-none-any.whl
   pip install numpy-1.16.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   pip install h5py-2.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   pip install Keras_Applications-1.0.7-py2.py3-none-any.whl
   pip install Markdown-3.1-py2.py3-none-any.whl
   // 進入termcolor-1.1.0/termcolor-1.1.0
   python setup.py install
   // 返回tensorflow1.13.1
   pip install protobuf-3.7.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   pip install grpcio-1.20.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   pip install mock-3.0.5-py2.py3-none-any.whl
   // 進入absl-py-0.7.1\absl-py-0.7.1
   python setup.py install
   // 返回tensorflow1.13.1
   pip install Werkzeug-0.15.2-py2.py3-none-any.whl
   pip install tensorboard-1.13.1-py3-none-any.whl
   pip install tensorflow_estimator-1.13.0-py2.py3-none-any.whl
   // 進入gast-0.2.2\gast-0.2.2
   python setup.py install
   // 返回tensorflow1.13.1
   pip install Keras_Preprocessing-1.0.9-py2.py3-none-any.whl
   

4. 安裝tensorflow

   進入tensorflow1.13.1的路勁

   tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   

驗證

安裝完成後，輸入python進入交互環境，輸入如下代碼：

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

Keras 安裝

在Anaconda Prompt進入activate 1tensorflow:

pip install keras

驗證：import keras

使用

1. 打開Anaconda Prompt
2. 激活環境：avtivate 1tensorflow
3. 打開jupytor：jupyter notebook

即可使用