Anaconda、Rasa及相關庫的下載安裝方法

　　因爲須要在筆記本上從新安裝全部的軟件和環境，其中的安裝anaconda和rasa，實在讓人頭痛，在此簡單記錄！

　　感謝博主：https://blog.csdn.net/lsf_007/article/details/87931823、https://terrifyzhao.github.io/2018/09/17/Rasa%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%9701.html 若是你想更加詳細的閱讀，請參見兩位博主高論，兩位文章對我受益不淺。

　　1、anaconda

　　　　1. 下載anaconda

　　　　　　1.清華鏡像anaconda地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

　　　　　　2.miniconda地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

　　　　　　3.注意：我是用了安裝包進行安裝（也就是上面的路徑地址），是超級快，推薦使用

　　　　2. 安裝anaconda

　　　　　　1.選擇空間較大的盤進行安裝，最好不要默認安裝（後期不斷的安裝庫，佔用空間愈來愈多），須要注意下面配圖的兩點，其餘的傻瓜式安裝便可。

　　　　　　2. 注意：必定要勾選點擊將anaconda配置加入到環境變量的選項

                          

　　　　　　3.注意：在選擇操做用戶的時候必定要選擇 Just me選項，這樣在Windows中才會把環境變量加入到系統變量中去（不然加入的是用戶變量），在安裝完畢以後你使用conda和pip命令安裝的庫是  能夠正常調用，否則你沒法使用conda安裝的庫，而且會有一堆的奇奇怪怪的錯誤，讓你奔潰。若是很不幸你選了All Users選項（像我），那就儘快卸載你的anaconda並從新安裝，由於你再對它配環境變量是無用的(不管你抱有多大的但願)，雖然許多簡單的測試能夠徹底正常經過，會讓你以爲環境沒有任何問題，可是後續的各類報錯仍是嚴重影響咱們的工做！

                        

 

 　　　　　　4. 這時候你能夠檢測是否安裝好了，可是多數狀況下如今已經徹底安裝，沒有什麼問題。

　　　　　　*：最簡單的檢測方式 Windows+R > cmd > python；若是正常顯示python的版本號，說明一切正常

　　2、rasa

　　　　1.安裝庫問題

　　　　　　1.爲了最大化利用磁盤空間，我本人認爲先使用conda命令，進行安裝在其沒法安裝庫的時候，再使用pip命令。由於anaconda自己就會帶有不少包，不少時候可能版本比較低，因此先使用conda 可使得已有的包得更新，而是不像pip那樣直接下載了新的庫，固然我這樣的目的仍是爲了節約磁盤容量，由於看着隨着學習不斷的增加的磁盤容量，老是讓人憂心忡忡！

　　　　　　2.此次遇到十分奇葩的錯，不論我用conda/pip如何安裝任何庫，老是提示以下錯誤：

             　　

 

 

 　　　　　　一直報錯超時，通過百度說是源被牆了，須要換源下載（固然網上還提供瞭如何換默認源），這裏是直接命令行指定源。

　　　　　　①先試試，是否是真的超時的問題(read time out)，詳見個人博文：http://www.javashuo.com/article/p-xgoprisc-dp.html

　　　　　　②若是無效那就須要換源操做了，並且使用國內的源很是快，因此但願之後你們能夠這樣下載庫，很是的節約時間。

　　　　　　　　這是幾種國內的pip源：　　　　　　　　　　

　　　　　　　　　　阿里雲 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

　　　　　　　　　　中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

　　　　　　　　　　豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

　　　　　　　　　　清華大學 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

　　　　　　　　　　中國科學技術大學 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/　　　　　　　　　　

　　　　　　　　如：使用清華鏡像下載numpy庫：pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ；-i 後面的是源咱們能夠根據須要更換，速度奇快！

　　　　　　③在這樣也是沒法正常下載的狀況下，咱們在其後面再加 「 --trusted-host pypi.douban.com」

　　　　　　　　如：pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.douban.com

　　　　2.安裝rasa須要的全部庫

　　　　　　1.我在Windows上使用rasa，因此我提早安裝了 VS201五、cmake、boost、mitie，都使用了上面的方式進行 一 一安裝，請按照順序安裝，若是你想了解的更清楚請自行百度。VS2015，cmake  都是須要下載軟件包而後再安裝，須要注意的是VS安裝，選擇自定義而後選擇 C++的選項(這是必須的)，否則後面後面運行會報錯；boost、mitie我都使用pip命令下載了，注意mitie安裝命令：pip install git+https://github.com/mit-nlp/MITIE.git 。詳情看博客：https://blog.csdn.net/liu765023051/article/details/83107254

　　　　　　2.安裝rasa，這時候直接使用 pip install rasa_core 命令，在使用這個命令的時候會自動下載 rasa_core、rasa_nlu、rasa_core_sdk三個庫，咱們再下載TensorFlow，全部的包下載完成。咱們使　用 https://terrifyzhao.github.io/2018/09/17/Rasa使用指南01.html 上面的demo建立文件，學習並運行，若是咱們運行的結果和做者的同樣，那麼說明咱們安裝rasa，而且對其有了少量的入門。

GPU版本的TensorFlow下的rasa坑我還在測試，後面再續！

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　　安裝rasa：

　　　　1.boost，mitie，vs201五、cmake都安裝了，不知道不安裝有什麼問題（心累不想再試了）

　　　　2.提早不要裝TensorFlow，當你安裝rasa_core的時候，rasa_core、rasa_nlu、rasa_core_sdk、tensorflow(cpu)、和TensorFlow附帶庫都會自動安裝的

　　　　3.我安裝最新的rasa對應的TensorFlow版本是1.13.2，仍是會報警告，說版本太低有些東西將被棄用，可是這最新的rasa了吧，多是rasa跟新慢的緣由吧；安裝過不少個GPU版本，但都是形形色色的錯誤，不知道了，（安裝最新版的CPU-TensorFlow也能出來，就是警告說與rasa須要的版本衝突，比較慫改爲了低版本）我已經用了cuda 10，cudann7.6，試過了最新的GPU-TensorFlow不行的，至此不想再試低版本的GPU-TensorFlow了，由於還要改cuda...，麻煩

　　　　4.嗚嗚嗚，最後嘛，你們遇到直接  pip install rasa_core 就一切OK啦

 

打字整理好辛苦，有點亂亂的，有問題能夠找我哦。第一次說，看到的朋友親點個贊好麼。