Anaconda下安裝keras和tensorflow

Anaconda下安裝keras和tensorflow

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Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作爲後端運行。Keras 的開發重點是支持快速的實驗。能夠以最小的時延把你的想法轉換爲實驗結果，是做好研究的關鍵。所以說keras只是一個前端API在使用它之前需要安裝好其後端，根據主流，推薦安裝TensorFlow作爲Keras的backend。

一、下載並安裝Anaconda:

Anaconda下載

安裝步驟：

• 如果是多用戶操作系統選擇All Users，單用戶選擇Just Me

• 選擇合適的安裝路徑

• 然後勾選這個，自動配置環境變量

• 最後等待安裝完成就可以了。

• 安裝完畢後打開'cmd'輸入'python'，如下圖即安裝成功

二、下載並安裝Tensorflow:

1. 配置國內鏡像：

   • conda 配置清華源

   	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
   	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
   	conda config --set show_channel_urls yes #設置搜索時顯示通道地址
   

   • 輸入conda config --show channels顯示鏡像源
   • 輸入：conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/移除鏡像源

2. 創建虛擬環境： 打開Anaconda Prompt， 建立名爲tensorflow的conda計算環境。 輸入：conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow環境。 輸入：activate tensorflow 輸入：python --version，查看是否切換到python3.6 工作環境

3. 安裝tensorflow： 安裝完以後，在 anaconda navigator 會出現這個環境 如下圖，如果沒有出 現，檢查上邊環境路徑問題

   激活環境,繼續在Anaconda Prompt輸入： activate tensorflow 然後輸入命令 pip install tensorflow==2.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple

指定2.0版本，因爲最新版tensorflow已經整合了CPU和GPU版本,過於龐大，對於學生學習沒必要。

注意：如果python版本高於3.7tensorflow是不支持的呦！ 那麼你可以手動給python降級這就體現出了創建虛擬環境的好處啦！

再這裏選擇到合適版本

三、下載並安裝Keras:

• 輸入命令pip install keras==2.3.1 -i https://pypi.doubanio.com/simple開始安裝kares。

這裏一定要注意聲明keras版本爲2.3.1，由於我們的tensorflow版本爲2.0.0，版本之間不對應是無法使用的。

tensorflow與keras之間版本的對應關係

查看tensorflow和keras安裝版本命令：

在Anaconda Prompt中輸入python，再輸入如下代碼，

import tensorflow as tf
tf.__version__ 

• Anaconda Navigator中顯示如下即安裝成功
• 輸入 import keras 顯示Using TensorFlow backend.就可以開始你的機器學習之旅啦！

四、jupyter中添加tensorflow虛擬環境:

• 首先安裝ipykernel

  在Anaconda Prompt下執行命令行：conda install ipykernel

• 在虛擬環境下創建kernel文件

  在Anaconda Prompt下執行命令行：conda install -n 環境名稱 ipykernel

• 激活conda環境

  在Anaconda Prompt下執行命令行：conda activate 環境名稱

• 將環境寫入notebook的kernel中

  在Anaconda Prompt下執行命令行：python -m ipykernel install --user --name 環境名稱 --display-name "在jupyter中顯示的環境名稱"

• 打開notebook服務器

  也可以切換內核

一切準備就緒，快來嘗試你的第一個模型吧！