#环境配置#Ubuntu+anaconda+Tensorflow+keras(保姆级别~)

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Happy_Yu_Life/article/details/113517971

本次教程界定：读者已经安装CUDA以及对应cuDNN，并且安装了Anacoda，并配置了清华源

如果读者没满足上述条件，可查阅博主另外一片教程：#环境配置#Ubuntu+anaconda+Pytorch1.4+MX250(保姆级别~)

配置和模块：

GPU == MX250 显存2GB
CUDA10.1
cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32
PyTorch1.4
OS ==Ubuntu18.04

创建虚拟环境：

强烈建议使用anaconda进行虚拟环境管理，如果什么环境都一锅乱炖，可能会存在一下问题~

假定已经配置清华源，如果未配置，则可用下命令：
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 
conda config --set show_channel_urls yes
创建新的虚拟环境 cv-tf
conda  create -n cv-tf python=3.6 ###采用3.6
激活虚拟环境 cv-tf
source activate cv-tf

Tensorflow 下载与安装：

版本对应：

https://tensorflow.google.cn/install/source

此处只截取部分GPU支持版本：

博主采用的是CUDA10.1，按照对照表需要2.0以上版本，但是个人原因想用2.0之后版本，故亲身测试1.14.0也行得通，具体因为啥，还请有晓得的大佬留言赐教~~~

下载，安装：

由于已经配置好清华源，直接使用anaconda安装指定版本即可
conda install tensorflow-gpu==1.14.0 ##此为GPU版本，若CPU版本将 “-gpu”,去掉即可，详见官方提供版本信息
测试tensorflow 是否安装成功：

安装成功~~~~

部分读者可能报错：

FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy.......

报错原因：numpy版本过高，使用numpy-1.16-0版本即可

解决方法：重新安装numpy-1.16-0
conda install numpy==1.16.0
部分读者可能报错：

import tensorflow as tf

Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found

主要是因为版本问题，解决思路可以参考：

https://www.joe0.com/2019/10/19/how-resolve-tensorflow-2-0-error-could-not-load-dynamic-library-cudart64_100-dll-dlerror-cudart64_100-dll-not-found/

Tensorflow源码安装：

由于官方conda安装成功了，没在测试，找了个传送门，供有需求人士参考：

https://www.jianshu.com/p/3d7a0860661a

Keras安装：

Keras 与 Tensorflow 版本对应：

https://docs.floydhub.com/guides/environments/

部分对应如下：

按照要求博主应该下载Keras 2.2.5版本
##由于清华源可能没合适版本，故conda安装出问题，故采用pip安装，可能速度稍慢，好在文件不多很快
pip install keras==2.2.5 ##可能偶尔因为网络问题断开，再次尝试即可，博主第二次成功
验证：

完工~~~~