Windows10下Anaconda+Tensorflow+Keras環境配置

注意！注意！！注意！！！

(重要的事情說三遍)

安裝前檢查：

1.Tensorflow不支持Anaconda2，Tensorflow也不支持python2.7和python3.7(滿滿的辛酸淚！)

2.Tensorflow版本和Keras版本越高越好，避免各類Bug

安裝過程出現的Bug:

1.報錯提示："from pip._internal.main import main ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal.main"問題

緣由分析：python版本不支持(Tensorflow不支持python2.7和python3.7)

解決辦法：從新建立虛擬環境

2.報錯提示：THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE

緣由分析：網速較慢，斷線等其餘緣由致使

解決辦法：使用命令【pip install --upgrade tensorflow】解決

3.報錯提示：python -m pip install --upgrade pip

問題分析：pip版本未更新

解決辦法：執行命令 【python -m pip install --upgrade pip】 更新pip版本，記得按回車符確認

詳細安裝步驟：

1、安裝Anaconda環境：

官方下載地址：https://repo.continuum.io/archive/

安裝教程請參考：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows

Anaconda安裝以後，在Windows10開始菜單中檢查如下所示幾項

2、安裝Tensorflow：

1.點擊 Anaconda Prompt，出現以下界面

2.建立名爲tensorflow的虛擬環境：【conda create --name tensorflow python=3.6】

(注意：python版本不能是2.7或者3.7)

3.激活tensorflow虛擬環境:【activate tensorflow】

4.執行tensorflow安裝命令:【pip install tensorflow】

 

報錯提示:python -m pip install --upgrade pip

問題分析：pip版本未更新

解決辦法：執行命令 【python -m pip install --upgrade pip】 更新pip版本，記得按回車符確認

5.從新執行【pip install tensorflow】命令

報錯提示：THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE

緣由分析：網速較慢，斷線等其餘緣由致使

解決辦法：使用命令【pip install --upgrade tensorflow】解決

6.tensorflow安裝成功，以下圖所示

 

 2、安裝Keras：

1.執行Keras安裝命令【pip install keras】，以下圖所示

 3、tensorflow+keras安裝檢查：

1.tensorflow虛擬環境下執行python，查看咱們建立的tensorflow環境下python版本

2.執行命令【import tensorflow as tf】檢查tensorflow是否安裝成功，若無報錯，則安裝成功

3.執行命令【import keras】檢查keras是否安裝成功，若沒有報錯，則安裝成功，以下圖所示

4.執行keras程序

import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout # Generate dummy data
x_train = np.random.random((1000, 20)) y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) x_test = np.random.random((100, 20)) y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1)) model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=128) score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

4、分別在Spyders和Pycharm中運行：

Spyders中執行keras程序以下所示：

 

注意事項：請按照以下標註的步驟執行，不然會出現一些錯誤，若在IDE中報錯，咱們在命令行窗口首先檢查是否安裝成，如安裝成功則定位問題出如今環境配置上，不然問題出如今安裝環境上。

（1）Anaconda命令行窗口檢查環境是否安裝成功，按照以下步驟執行，若沒報錯，則說明環境安裝成功

（2）打開Anaconda Navigator，而後按照以下步驟執行

• 在Home中Applications on下拉框中選擇咱們所建立的tensorflow虛擬環境
• 安裝Spyder，默認是Install（即沒有安裝），咱們點擊Install，安裝以後顯示Launch（切記無論你以前有沒有Spyder客戶端，都必定要安裝Spyder，緣由以下：本地Spyder，它默認是基於base虛擬環境，當咱們在執行keras程序時，報錯提示沒法找到keras和tensorflow，但咱們須要在tensorflow這個環境下執行keras程序，因此須要在tensorflow這個虛擬環境下從新安裝一次，這樣就能夠執行咱們的keras程序了）
• 點擊Spyder下的Launch，而後執行上述keras程序即可

 Pycharm中執行keras程序以下所示：

• 打開Pycharm建立名爲 1106 的Python project

• 將Anaconda中配置好的環境加載到Pycharm：File—>Setting—>Project python—>Project Interpreter 選擇咱們建立的tensorflow環境，以下，個人tensorflow環境E:\Software\Anaconda3\InstallProgram\envs\tensorflow\python.exe，選中執行右下角Apply和OK

•  執行keras程序，結果以下

 

 

參考資料

https://www.cnblogs.com/zeroingToOne/p/8407059.html

https://blog.csdn.net/daodanxiansheng/article/details/88132980

https://blog.csdn.net/lincoco49/article/details/85381383