Anaconda3 配置TensorFlow,opencv,keras

本文详细介绍了如何在Anaconda环境中安装指定版本的Python,并创建TensorFlow计算环境。此外还提供了安装CPU与GPU版本的TensorFlow步骤,以及如何安装相关依赖如OpenCV、Keras等,并对环境进行测试。
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1.anaconda3默认python 3.6,先降到3.5

conda install python=3.5.2 

2.建立名为tensorflow的conda计算环境(一定要是python3.5.2,py3.5.1与py3.6安装会报出找不到tensorflow资源的错误)添加清华镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda create -n tensorflow python=3.5.2

3.安装CPU 版

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

安装GPU 版

conda install tensorflow-gpu

4.激活tensorflow环境

activate tensorflow

5.重新安装jupyter,原因是在tensorflow环境下和不在tensorflow环境下,两者是不一样的安装路径的,对于使用有影响。
安装ipython: conda install ipython
安装jupyter: conda install jupyter

5.一直在此环境下安装opencv,karas,

conda install -c conda-forge opencv 
conda install -c conda-forge keras

6.测试

python
import tensorflow as tf
import cv2

6.退出

 deactivate tensorflor

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 创建和激活Anaconda环境 在安装TensorflowKeras之前,首先需要创建一个新的Anaconda环境。打开Anaconda Prompt,执行以下命令来创建一个名为`tensorflow_python38`的新环境,并指定Python版本为3.8: ```bash conda create -n tensorflow_python38 python=3.8 ``` 激活新创建的环境: ```bash conda activate tensorflow_python38 ``` ### 安装Tensorflow 在激活的环境中安装Tensorflow。可以通过以下命令使用清华的镜像源来加速下载过程: ```bash pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 安装过程中,如果出现提示`Proceed (y/n):`,只需输入`y`继续安装[^3]。 安装完成后,可以通过以下Python代码验证Tensorflow是否安装成功: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` ### 安装Keras 在安装Keras之前,确保已经安装了必要的依赖包。可以使用以下命令安装这些依赖: ```bash conda install scikit-image conda install scikit-learn conda install matplotlib ``` 接着,使用pip安装Keras: ```bash pip install keras ``` 同样地,可以通过以下Python代码验证Keras是否安装成功: ```python import keras print(keras.__version__) ``` ### 配置环境路径 为了避免将包安装在C盘,占用过多内存,建议在安装任何包之前,先将环境路径设置为Anaconda的`envs`文件夹。这样做的好处是可以更好地管理不同项目的依赖关系,同时保持系统盘的清洁[^2]。 ### 安装额外库 除了TensorflowKeras之外,可能还需要安装一些常用的科学计算和图像处理库,如`opencv`。可以使用以下命令安装特定版本的OpenCV: ```bash pip install opencv-python==4.5.5.62 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` ### 验证安装 最后,确保所有安装的包都能正常工作。可以通过运行简单的测试脚本来验证: ```python import tensorflow as tf import keras import cv2 print("TensorFlow version:", tf.__version__) print("Keras version:", keras.__version__) print("OpenCV version:", cv2.__version__) ``` 通过以上步骤,应该能够在Anaconda中成功安装和配置TensorflowKeras环境。
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