深度学习环境搭建：win10 + anaconda + tensorflow（cpu版本） + keras

说明

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

下载

官网：
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
清华镜像（速度快）：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
版本：
我选择的是Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe

Anacoda安装

一直往下安装就可以。

1. 环境配置，安装过程中的下图选择上第一个
   
2. 查看是否安装成功
   之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version
3. 为防止不必要的错误，更新全部工具包
   在命令行输入

conda upgrade --all

tenforslow环境搭建

搭建虚拟环境

1. 添加清华的镜像源

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. 新建虚拟环境

conda create -n tensorflow python=3.7

注意：python=3.7复制之后可能变为python = 3.7，注意把空格去掉。
坑1：创建虚拟环境时，出现错误。

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?

解决办法：
发现是由于核心文件中package_cache_data.py的第422行采用utf-8解码方式无法解码0xb1的值，打开文件，更改
self._urls_data = [line.strip().decode('utf-8') for line in fh]
为
self._urls_data = [line.strip().decode('cp936') for line in fh]

3. 激活虚拟环境

activate tensorflow

安装tensenflow(cpu版本)

在线安装

激活虚拟环境后

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 

下载时间极慢，并且容易失败

离线安装

主要参考：在Anaconda的虚拟环境中安装tensorflow的在线以及离线方法（Windows环境）

1. 重新创建一个新环境（怕出问题），并激活

   在Anaconda Prompt中输入

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

2. 下载安装包

   链接：https://pan.baidu.com/s/1PMW6Vj9ukRx4qQ4XZgyLUQ
   提取码：lpr7

3. 配置环境：下载后解压，在Anaconda Prompt进入tensorflow1.13.1的路劲.一次执行一下命令安装:

   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
   // 进入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
   // 进入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
   // 进入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. 安装tensorflow

   进入tensorflow1.13.1的路劲

   tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   

验证

安装完成后，输入python进入交互环境，输入如下代码：

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

Keras 安装

在Anaconda Prompt进入activate 1tensorflow:

pip install keras

验证：import keras

使用

1. 打开Anaconda Prompt
2. 激活环境：avtivate 1tensorflow
3. 打开jupytor：jupyter notebook

即可使用