ubuntu16.04 Anoconda２(python2.7)安装,以及基于anoconda安装tensorflow,mxnet,gluon虚拟环境

1.ubuntu安装Anoconda

从Anoconda官网下载

我下的是自带python2.7的anaconda版本,Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh,根据自己需求下载相应版本.

(自带python3.5的anoconda操作步骤一样)

1.运行安装命令

bash Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh

根据提示进行操作，按enter键或者yes

允许添加到环境变量，(此时python已经变为Anoconda版本)至此安装完毕，好像还有几个附加内容安装，不安装也可以，我没有安装，找不到截图了，到此安装完毕．

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打开新的终端，查看结果，可以看到python已经变为Anoconda版本(/home/songsl/anaconda2/bin/python2.7),系统默认路径:/usr/bin/python

 

这里有个小问题,python已不是系统默认的了,可能对某些软件有影响．鄙人下的vnc就遇到了点小问题(vnc会调用python)，vnc连上后只有桌面，没有菜单栏，右键打开终端也不生效，经高人指点,可能与python有关，确实如此.

－查看哪些包安装好了

conda list

2.使用anoconda配置tensorflow环境

建立一个conda计算环境

conda create -n tensorflow python=2.7 #-n:name

 

激活conda环境并进行安装

source activate tensorflow #激活环境
source deactivate tensorflow #关闭环境

下载tensorflow(这里是1.0.1,python2.7版,gpu)执行安装命令并查看安装好之后tensorflow环境里面有哪些安装包,具体版本可以去官网查找自己需要的,如下图

#pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

 

可以看到，除了基础的包以及刚刚安装的tensorflow包之外，环境里再最初安装的一堆机器学习的包都没有，如果想要使用的话，必须要在这个环境里进行再次安装。可见，conda建立的环境确实是一个相对独立的环境。conda所建的环境目录如下图所示。

 

3.使用anoconda配置mxnet开发环境

mxnet具体版本去官网找和自己cuda匹配的版本，本机装的是mxnet-cu80

土豪gpu版本:cuda9.0 可以安装mxnet-cu90=1.2.1等

豪华至尊gpu+mkl版本: mxnet-cu90mkl=1.2.1

conda create -n mxnet python=2.7
source activate mxnet 
pip install mxnet==1.1.0

安装完以后：source activate mxnet 激活即可

4.使用anoconda配置python3开发环境

创建python3的conda环境

conda create -n python3 python=3.5
查看所建立的环境
source activate python3即可

以上1-4参考博客连接：

https://blog.youkuaiyun.com/x2390983993/article/details/66475759?locationNum=1&fps=1

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５.使用anoconda配置Gluon开发环境(安装tensorflow,mxnet)

参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/zsWang9/article/details/78771555

（1）下载所有教程的包
创建好目录后，下载在李沐个人Github用户下的所有教程：

git clone https://github.com/mli/gluon-tutorials-zh
（２）下载完成后，可以看到一下内容

其中有一个enviroment.yml文件，可用vim 查看一下：

我们可以看到，我们接下来要安装的环境配置文件：python、jupyter（python交互编辑器）、matplotlib（画图）、pandas（数据分析）、pip,　我根据自己需求，把python改成2.7的了，把mxnet改成1.1.0了

（3）使用conda命令安装

进入到刚才下载的git包目录下：

cd gluon-tutorials-zh
 使用conda运行environment.yml文件：

conda env create -f environment.yml
激活gluon:

source activate gluon

在gluon下安装tensorflow和mxnet，只需将２，３的pip安装命令拿过来即可
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install mxnet-cu80 此时gluon下有了tensorflow,mxnet 
  
基于anoconda环境安装gluon(tensorflow,mxnet)完毕! 
谢谢！