目录
- 一、anaconda安装
- 二、tensorflow安装
- 三、Opencv安装
- 四、pycharm新建项目使用Anaconda的环境
- 五、验证环境安装
- 六、tensorflow安装jupyter notebook
一、anaconda安装
- anaconda官网：https://www.anaconda.com/
- anaconda下载：https://repo.anaconda.com/archive/
- Anaconda官网安装包下载速度巨慢，国内小伙伴不建议尝试
- Anaconda安装：
- 安装路径：C:\develop_env\Anaconda3
- 选择所有用户：All Users
- 勾选环境变量配置 + python3.6安装（这个跟安装的Anaconda版本有关系）
- 验证Anaconda是否安装成功：开始菜单 -> 打开Anaconda Prompt ->
conda -V
二、tensorflow安装
- 下载pip：默认安装的是pip 9.0.1版本，我们后续需要pip config来切换镜像源地址，我们需要升级pip版本
- 清华镜像地址https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip/
- 下载版本：pip-20.3b1-py2.py3-none-any.whl
- 升级pip：
python -m pip install D:\downloads\chrom_download\pip-20.3b1-py2.py3-none-any.whl
- 此处的路径根据自行下载的路径
- 打开anaconda删除默认的channels：
- Add：
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/，这里的https可能会报错，所以使用http - 另外2个都删除掉，否则创建环境会失败或者报SSLError，然后点击updates channels
- 也可以使用命令行执行，还可以通过进入”C:\Users\Administrator“，打开“.condarc“修改
conda config --remove-key channels
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- 设置镜像仓库：选择清华软件仓库镜像安装TensorFlow，这样更新会快一些
- 清华镜像tensorflow查看地址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/
- 在cmd命令行窗口执行
conda config --set show_channel_urls yes
# pip配置国内源
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple- 创建环境：用Anaconda3创建一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow
- 键入：
conda create -n tensorflow python=3.6 - 在给出Proceed时键入y
- tensorflow环境创建完成后，键入
conda info --envs，可以发现，除了基础环境base外，我们还可以看到刚刚创建的名为tensorflow的环境
- 激活tensorflow环境：
activate tensorflow
- 如果我们想退出tensorflow环境：
conda deactivate
- 这里还需要为tensorflow的环境再升级一次pip的版本：因为默认创建的tensorflow环境pip版本依然是9.0.1（这里需要参考上面的pip在激活的tensorflow参考上面的pip升级）
- 安装cpu版本的TensorFlow：具体需要使用CPU版本还是GPU版本根据自己电脑配置决定
- 也可以使用anaconda3直接安装（如果pip报错的话）
#指定版本（建议安装所需版本）
pip install tensorflow-cpu==1.2.1- 如果后期需要更换版本：我更建议重新建立一个新环境
# 卸载
pip uninstall tensorflow-cpu
pip uninstall keras
pip install tensorflow-cpu==1.2.1- 验证TensorFlow是否安装成功
- 键入
python切换到tensorflow环境的python下 - 键入
import tensorflow as tf - 键入
tf.__version__，如果正常返回版本号，没有报错证明TensorFlow安装成功
三、Opencv安装
- opencv安装：
pip install opencv-python==3.3.1.11
- 安装opencv-contrib：
pip install opencv-contrib-python==3.3.0.10（如果提示权限不足，关闭后使用管理员打开Anaconda Prompt）
四、pycharm新建项目使用Anaconda的环境
- 新建项目
- 配置解释器：文件 -> 设置 -> 解释器
五、验证环境安装
- pycharm验证开发环境：
-
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'：这个可以加快pycharm中tensorflow的运行以及降低警告级别
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
hello = tf.constant("hello world")
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(hello))
- 上面在代码中添加了警告级别的设置：这个也可以通过直接设置环境变量一劳永逸
- opencv环境验证：任意找一张图片，放到项目目录下，运行如下代码能够显示代表opencv环境搭建成功
import cv2
img = cv2.imread('image0.jpg', 1)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
六、tensorflow安装jupyter notebook
- 打开anaconda3的Home：选择tensorflow环境，点击jupyter notebook下的install
- jupyter也可以从命令行启动：
- 其他备注：如果打开Anaconda3卡在初始化，可以尝试使用管理员运行
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