ubuntu环境 anaconda + tensorflow + flask + gunicorn 安装流程记录

以下所有操作都在ubuntu16.04环境下：

Anaconda下载安装包：

mkdir /Anaconda;
cd /Anaconda;
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

Anaconda安装：

bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

在安装过程中会询问你是否将anaconda的路径加入到环境变量中，默认是no，所以如果在安装的过程中手太快，一键到底了的话，可以通过手动添加的方式进行设置。（如果在安装的过程中输入了yes，应该就直接安装成功了，不用再看下面的内容）

立即生效环境变量：

source ~/.bashrc

测试anaconda是否配置好可以通过在终端输入如下代码的方式：

conda list

常用命令：
创建环境：conda create -n env_name python=x.y
列出环境：conda env list
进入环境：source activate env_name
退出环境：source deactivate env_name
显示当前环境的所有包的基本信息：conda list
显示指定虚拟环境的所有包的基本信息：conda list -n env_name
在当前虚拟环境中安装软件包：conda install pkg_name
在当前虚拟环境中删除软件包：conda remove pkg_name

创建python3.6环境：

conda create -n py36  python=3.6

进入环境：

source activate py36

安装tensorflow：
ubuntu 16.04(以下) 需要安装1.5及以下版本 否则编译不支持

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.5.0

重装numpy:
numpy一般需要更新版本 , 大于1.16.0需要卸载重装否则引入tensorflow时会报错。

pip uninstall numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy==1.16.0    

安装h5py keras模型工具：

pip install h5py

安装flask http服务框架：

pin install flask

安装gunicorn：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  gunicorn

gunicorn简单使用：
test为启动文件名 APP为flask生成的app对象 -w 3 开启三个工作线程

gunicorn -w 3 -b 127.0.0.1:8080 test:App   

退出环境：

source deactivate py36

注： anaconda安装部分参考于：
https://blog.youkuaiyun.com/fengleqi/article/details/80752751