基于Tensorflow和Keras的环境配置

Ancondad的安装

anconda的安装比较简单，找到与自己电脑相对应的版本下载安装即可，安装完打开

在以后的编程中建议一个项目构建一个环境，这样就不用担心各个版本之间的冲突问题

常用的库的安装

创建好环境后，点击open Termina，在这里可以查看并安装后面编程所需要的各种各样的库
pip list 查看环境中现有的库

pip install numpy 安装numpy库
一般在国内安装的话找清华，阿里源比较快，下图是国内一些常用的镜像源

一些常用的库有：

1. matplotlib，画图要用到的，安装指令：pip install matplotlib
2. skimage，图像处理，安装指令：pip install scikit-image
3. opencv,视频处理，安装指令：pip install opencv_python==3.4.2.16
   pip install opencv-contrib-python=3.4.2.16

开发工具的选择

Spyder和matlab比较类似，刚入门的建议使用Spyder

我对于jupyter notebook比较熟悉

安装完点击下面的Launch就行了，因为网络问题打不开的话，可以点击open Termina，然后在命令行输入jupyter notebook打开

设置根目录文件的位置，输入上面的指令找到对应的配置文件所在的位置

用记事本打开之后查找NotebookApp.notebook_dir,找到之后填写所要设置的位置

特别要注意的是，如果打不开anconda的话，右击网络，把以太网禁用之后就可以打开了，打开之后可以再把网连上。