Tensorflow+Spyder+Opencv环境搭建

1.Tensorflow的安装

多种安装方式，详见tensorflow官网介绍.
在此使用包管理软件Anaconda进行安装：
bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x84-64.sh
安装完毕后重启：
sudo reboot
建立Tensorflow的运行环境：
conda create -n tensorflow python=2.7
激活tensorflow的运行环境：
source activate tensorflow
使用python的包管理器pip安装tensorflow:
pip install tensorflow
至此完成了tensorflow的安装。建议学习一下conda管理包和环境，十分方便。

2.Spyder的安装和使用

Anaconda中自带的Spyder**IDE在**tensorflow环境下使用时，运行Python程序会报错ImportError…原因是根目录下的Spyder找不到安装在tensorflow环境的Tensorflow模块，解决办法如下。
激活tensorflow环境，确定当前的工作环境为tensorflow安装所在的环境，使用conda工具在此环境下运行如下命令，安装Spyder。

conda install spyder

之后打开Spyder，在 IPython Consloe中执行如下命令：

import tensorflow as tf

得到如下界面，说明配置成功。

3.OpenCV的安装和使用

Opencv的安装参见官网
在tensorflow环境中使用Opencv，解决import cv2的ImportError。
按照Opencv官网的源码编译安装方式，在/usr/local/lib/python2.7/site-packages文件夹下找到cv2.so这个动态链接库，将其复制到/home/username/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/目录下解决此问题。

后记

使用pip包管理器安装opencv-python这个版本的OpenCV时，需要注意，此版本的OpenCV不支持视频操作相关的函数和类，如VideoCapture等,详见pypi官网。

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Tensorflow+Spyder+Opencv环境搭建

1.Tensorflow的安装

2.Spyder的安装和使用

3.OpenCV的安装和使用

后记

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