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澳门太阳娱乐集团官网【初学必备】Win10情形下
分类:操作系统

Anaconda集合了python,Spyder,Jupyter notebook及conda-----包管理器与环境管理器(含常用的panda,numpy等),省去单独下载的繁琐步骤,方便使用。

说明:

电脑环境:Win10家庭版、64位
Python版本:3.6

首先,要下载Anaconda并安装,去官网下载最新的版本,注意自己的电脑是32位还是64位。注意不要同时下载安装Python,这样在接下来的安装中会冲突报错。

 

由于升级了Anaconda,Python也变成了3.6版本,安装tensorflow一直出错,也不想将Python降到3.5版本,就度娘到了这种Cpu版的tensorflow安装方法。安装起来很简单,在cmd命令行输入一下代码即可。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装Anaconda时,不要选增加Path路径,直接一路点确定。

注:如过已经下载过python,可点击python安装包,再次setup,选择uninstall. 如Geany等IDE不影响Anaconda下载。

安装完成后可以用conda list查看一下。

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按照Tensorflo的官网指导一步步安装www.tensorflow.org/install/install_windows

 

注意CUDA工具包不要下9.0,在下面的历史版本中选择8.0安装。然后下载cudnn库文件,6.0版本。

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可以选择用CPU还是GPU,一般用GPU安装,要不搞啥深度学习呢?输入pip install --ignore-installed --upgrada tensorflow-gpu,报错。

 

反复折腾不成,加入小象QQ群,请教了一位过来人,指导我直接在Anaconda下输入pip install tensorflow-gpu安装。

清华镜像:

安装成功了,可用Spyder运行报错,原因是我按官网的步骤先 activation tensorflow,去掉这一步,再安装后用Spyder运行还是报错。

 

离真相越来越近了。。。

Anaconda分为python2和python3两个版本,建议选择python3的最新版本,且安装完成后可单独配置其他版本。


 


下载时选择推荐路径,并安装在自定义的D或E盘相应位置。

主要的原因是没有把cudnn库bin文件夹中的cudnn64_x.dll拷贝到能通过环境变量path找到的路径下,即NVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0bin目录下。运行成功!

 

参考了以下链接:blog.csdn.net/xqlily/article/details/78075985

安装完毕后,打开Anaconda Navigator,开始初始设置。

最后总结,最好按官网要求一步一步来,遇到问题要请教过来人,这样比自己摸索快的多。

 

输入conda list,查看已经安装好的内容。

 

如果报错诸如“不是内部或外部命令,也不是应用程序”,首先检查是否曾经安装的python没有删除干净,其次查询PATH.

 

配置环境变量Path操作方法如下:

控制面板--系统和安全--系统--高级系统设置--高级页面下环境变量--path新建--范例(D:SoftwareAnacondaScripts)

 

 

而后,在Anaconda Navigator输入conda --version查询是否配置成功。

 

所有包更新

conda upgrade --all

【y/n】后面输入y

即可更新所有包

注:此步骤非必须,因为后续配置环境等过程中会提示更新或自动更新所需相应的包。

 

管理包(如request)的命令:

1)安装:conda install request  或  pip install request

2)卸载:conda remove request

3)更新:conda update request

4)列出所有安装包:conda list

5)搜索:conda search request(搜索内容为关键词)

 

环境:

0)虚拟环境:输入activate,直接进入(base)环境

1)安装:输入conda create -n (设置环境名称,如first)python=3

2)进入环境的命令:activate first

3)退出环境的命令:deactivate first

4)列出环境的命令:conda env list

5)删除环境的命令:conda env remove -n first、

6)环境导出:环境的文件为yaml文件,命令为conda env export>envorinment.yaml

7)环境导入:首先进入某一环境,然后更新环境,更新的命令为conda env update -f=(本地路径)

 

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