Windows下Anaconda+Pycharm配置opencv和keras(tensorflow cpu版)

本文介绍了如何在Windows7下使用Anaconda创建Python3.5环境,并配置OpenCV、TensorFlow(CPU版)和Keras。通过Anaconda Navigator创建新环境,安装相应库并解决Keras后端问题,最后在PyCharm中设置项目解释器和导入路径。

背景:想要在Windows跑通keras下的某个测试程序,因此决定在windows7配置下keras,opencv。折腾一晚上总算配好了,记录下防止忘了,方便以后有人和我一样情况。
说下我电脑的情况,win7 cpu-only,因此tensorflow也配置的无gpu版,IDE选择了Pycharm

1.安装Anaconda

Anaconda 提供了各种常见的包管理与环境管理,使用比较方便上手,因此选择了Anaconda来进行配置。Anaconda可以去官网下载对应版本,Anaconda下载。这里我选择了64位的python3.6版本。

然后是安装,选择安装路径,这里我用了默认路径。然后一路next,
anaconda下载

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述
高级安装选项中有一个Add Anaconda to the systemPATH,勾选上。

然后install……
等等等……
安装完成后在开始菜单中搜索anaconda,其中有一个Anaconda Navigator导航,打开进入anaconda。
这里写图片描述
新手导航之后应该是这样的界面,然后点击左侧Environments。进入下一步,所需虚拟环境的创建。在root环境下可以看到常见的包如matploblib, pillow等等已经安装。

### 安装Anaconda 为了在Ubuntu 18.04上安装Anaconda并设置Python开发环境,需遵循一系列指令来确保顺利安装。首先访问Anaconda官方网站获取适用于Linux系统的安装文件[^1]。下载完成后,在保存该文件的目录中通过右键菜单选项“在此处打开终端”,随后执行如下命令启动安装过程: ```bash sh Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示依次输入`enter`, `yes`确认许可协议接受条款;指定安装路径为`/home/user_name/anaconda3`(此处替换实际用户名),再次以`yes`结束默认配置初始化。 此时建议重启计算机使更改生效,之后可通过编辑器修改全局shell配置文件 `/etc/profile` 添加新加入的Anaconda至PATH环境变量列表内以便于后续操作调用。 ### 安装PyCharm 对于IDE的选择,推荐采用Snap Store方式快速部署PyCharm社区或专业本,因为直接从官方站点下载`.sh`脚本可能会遇到缺少桌面快捷方式的问题[^2]。具体做法是在终端里运行下列任一命令实现自动化在线安装: #### 社区(免费) ```bash sudo snap install pycharm-community --classic ``` #### 专业(付费订阅制产品) ```bash sudo snap install pycharm-professional --classic ``` 上述两种方案均能有效规避手动安装过程中可能遭遇的各种兼容性难题,并且支持自动更新维护功能。 ### 创建虚拟环境 利用Anaconda管理工具可以便捷地构建隔离的工作空间——即所谓的“虚拟环境”。这有助于保持不同项目之间的依赖关系互不干扰。以下是创建名为myenv的新环境的具体步骤: ```bash conda create --name myenv python=3.7 ``` 激活新建好的环境只需简单的一条语句即可达成目的: ```bash conda activate myenv ``` 当不再需要特定环境时,可以通过deactivate命令退出当前活动状态下的工作区域而不必担心影响其他部分正常运作。 一旦进入某个具体的环境中,则可继续添加所需的库模块,比如numpy、pandas等常用科学计算组件: ```bash pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn jupyter notebook tensorflow keras opencv-python ``` 以上就是基于Ubuntu 18.04平台完成AnacondaPyCharm集成以及初步建立个人专属编程沙盒的整体流程概述。
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