【工具安装】python3.5+tensorflow1.8.x+jupyter notebook

【前言】由于近期要学习自然语言处理，使用tensorflow框架，因此买了一本入门书。第一章节要求安装工具，Python3.5+tensorflow1.8.x。之前一直用的python3.7，觉得没有什么就直接pip安装了tensorflow1.8.x，后续发现无法导入，因此用了一下午时间完成这些工具的安装，算是从一个崩溃到另一崩溃吧。
题外话，这些工具的安装都是在linux系统下进行的，如果读者是windows系统，就可以不用往下看了。

1.python3.5

首先非常建议大家使用Anaconda，在之前的博文中已经介绍了Anaconda是什么以及如何安装，当然如果读者就只是想要安装python具体某个版本的话，也可以在之前的博文中查看源码安装python，如需卸载只需要删掉文件夹即可，之前博文中我的python3.6安装在了/usr/local/python3中，直接删除掉这个python3文件夹即可。
这里，我们假定你已经安装了Anaconda。因此如果需要新的python版本，只需要用conda创建python虚拟环境即可。

1. 可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本

2. conda常用的命令。
# 要查看所有环境的列表
conda info --envs

# 创建一个名为“env_name”的新环境，其中包含Python 3.5
conda create --name env_name python=3.5
 
# 激活某个环境
conda activate env_name
#或者
source activate env_name
 
# 停用环境并返回基础环境
conda deactivate
或者：
source deactivate
 
# 删除某个环境conda env remove -n 环境名称
conda env remove -n env_name

 # 备份当前conda环境`old_env_name`到`new_env_name`
conda create --name new_env_name --clone old_env_name  

下面是我的操作记录：
创建了一个名为tensorflow的python3.5的虚拟环境，并激活。

如果后续代码是要在Pycharm中进行，只需要在Pycharm导入这个我们创建好的虚拟环境即可。导入步骤可以参考之前讲解Pycharm的博文。

2.tensorflow1.8.0

这里我安装的是tensorflow1.8.0，主要是由于初学，就想跟着数上的环境一步一步搭建，之所以一定要安装1.8而不是其他，主要由于每个版本的API可能会有一些变化，建议初学者按照手边的书上环境搭建即可，无需最新。
这里网上的参考有很多，但是我尝试了几种都无法成功安装。
1.在虚拟环境中安装包
conda install package-name
或者
conda install -n your_env_name package-name

2.pip镜像安装

这两种我都没有安装成功，读者可以尝试一下，说不定就成了。

我是使用wget安装成功的。
1.先下载镜像

2.重命名（可有可无）

3.pip安装

时间稍微久一点，但最后成功了。
Python开发的时候需要安装各种模块，而pip是很强大的模块安装工具，但是由于国外官方pypi经常被墙，导致不可用，所以我们最好是将自己使用的pip源更换一下。国内使用豆瓣或者清华的镜像多一点。
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.12

即可使用清华镜像安装tensorflow（cpu版）的1.12版本。

3.Jupyter Notebook

这个安装到是没什么需要特别指出的问题，如果出现了空白浏览页，也有很多博文解决。

jupyter notebook #启动jupyter

进入到如下的浏览器页面，那就表示启动成功。

这里要注意，terminal不能关掉。
想要新建文件，右键new即可。这里建议安装一个pyreadline，可以帮助我们补齐代码。pip和conda都可以安装

效果如下：在我们敲代码时，按tab键即可自动联想补齐。

这个代码补齐不仅仅可以帮我们联想函数名，同时可以是我们自己定义的变量，但前提是定义的这个变量其所在的cell运行之后，notebook才可以识别。