ubuntu下安装anaconda以及tensorflow以及anaconda中环境介绍

本文详细介绍如何在Ubuntu系统中安装TensorFlow。包括Ubuntu、Python和Anaconda的安装步骤,特别关注Anaconda环境管理和TensorFlow的配置。文章还提供了解决常见安装问题的方法。

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Ubuntu安装、python安装以及Tensorflow安装

Ubuntu安装

1. 首先下载ubuntu的iso镜像,地址在种子地址
2. 安装virtualbox
3. 在virtualbox中安装ubuntu

关于安装ubuntu,网上有一大堆教程,自行百度安装教程

4.安装python

因为ubuntu是默认有python的,所以你只需要验证一下你的python是否能够使用即可。默认版本2.7.

5. 安装anconda

在ubuntu中安装anconda参照网上方案,这里强调的是关于anconda的作用,它其实可以看做是一个对python的管理,在你安装完anconda后,你就可以安装多个环境,并且每个环境都是互相不相关的。

安装完anaconda后,你可以再开启一个终端输入conda list,如果显示没有该命令,就说明你的环境变量没有配置好,此时在终端中输入

sudo gedit ~/.bashrc

然后在末端输入

export PATH="/home/coder/anaconda3/bin:$PATH"

后面那个home/coder是你安装anaconda的位置,这个环境变量设置的功能好win上是类似的,都是为了能在所有终端下运行命令。

在修改完环境变量后你就可以使用conda list命令了,然后就可以使用anaconda管理了。

小插曲–使用virtualBox时win和ubuntu不能双向粘贴解决方法双向粘贴

以及安装virtual box 增强工具使用sudo apt-get install virtualbox-guest-dkms参考增强工具

5.1 建立一个tensorflow环境

1、先更改anconda下载镜像为清华仓库镜像(这样舒速度快一点)
打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

2、建立一个python环境,python版本为3.6,取名字为tensorflow

conda create -n tensorflow python=3.6

3、这样的话你就拥有了一个自己的环境,然后你激活这个环境就可以使用了,你可以在这个环境下安装一些python模块。

source activate tensorflow  

在win中不需要写source

以后你就可以在这个环境下工作了,并且避免和他人冲突。

4、激活这个环境后,就可以在里面安装tensorflow,掌握这里使用的是pip方式安装的

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

安装方式有很多中,任意选择一个即可。

5、然后进入python,使用import tensorflow进行测试,看是否安装成功


2018年10月:

之前我安装tf都没问题,这次安装忽然报错

import tensorflow failed, "ImportError: DLL load failed".   

所以就找了教程,发现把安装tf改成下面就行了:

pip install tensorflow==1.5  

可能在安装完还会出现

from . import add_newdocs
ImportError: cannot import name add_newdocs  

这种错误,这个时候你可以使用 pip uninstall numpy先把numpy进行卸载,然后再使用 conda install numpy 重新安装,我发现不仅仅解决了tensorflow的问题,还解决了我sklearn总是报错的问题。

在安装opencv的时候可能也会出现DLL load failed,这时候可能的原因是opencv的版本和python的版本不一致,比如你python的版本是3.6,那么下载opencv的时候要选择cp36的,下载whl包,可以去清华镜像下载,https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/

参考文献:

双向粘贴

简单过程

参考配置环境变量

详细过程(后悔没早点看到)

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17393

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