深度学习（一）：Anaconda深度学习环境建立

2023年1月9日 145次阅读 来源: monte3card

Anaconda多环境管理

针对不同应用需要不同版本python支持，比如Tensorflow只支持到python3.5.2，但是最新的Anaconda默认的已经为python3.6.1，这就需要使用conda来完成不同的应用环境的管理。

  • 查看conda环境

      conda info -e #查看当前系统下的环境列表
  conda info    #查询当前环境的具体信息
  conda list #列出此环境下安装的包

  • 创建conda环境

      conda create -n env_name #创建conda环境
  conda create -n env_name python=3.5.2  #构建基于python3.5.2的conda环境，并且安装依赖包。

  • 切换conda环境

      activate env_name #切换到新环境
  activate root  #切换到root环境
  deactivate env_name #退出当前环境

  • 删除conda环境

      conda remove -n env_name --all

参考资料 [1] 使用conda管理python环境

注[1] 在Anaconda Navigaor中的Environments可看到多个conda环境。

安装tensorflow

    conda create -n tensorflow python=3.5.2
    activate tensorflow
    #Tensorflow based on CPU
    (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 
    #Tensorflow based on GPU
    (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

参考资料 [1] Installing TensorFlow on Windows

安装Keras（Deep Learning library for Theano and TensorFlow）

    (tensorflow)C:> conda install scipy #在当前环境下安装scipy，keras需要
    (tensorflow)C:> conda install jupyter #
    (tensorflow)C:> conda install pandas  #
    (tensorflow)C:> conda install scikit-learn
    (tensorflow)C:> conda install seaborn
    (tensorflow)C:> pip install keras

确定keras和tensorflow安装正确

    (tensorflow)C:> jupyter notebook #在tensorflow环境中打开jupyter notebook

之后可以通过import tensorflow 和 import keras来判断安装是否正常。
欢迎访问我的博客monte3card’s blog

    原文作者：monte3card
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/14095afcd8f6
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
点赞