python 生成exe anaconda_Anaconda 搭建 Tensorflow 2 开发环境

最近更新：2020/02/16

1 anaconda

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Anaconda Python/R Distribution - Free Downloadwww.anaconda.com

1.1 安装

一路默认选项，直到添加到系统路径：

1.2 测试

在cmd中：

C:Windowssystem32>conda list
# 显示已安装的 packa
# packages in environment at C:ProgramDataAnaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0                    py37_0
alabaster                 0.7.12                   py37_0
...

进一步，参照在环境内尝试使用 python/ipython。

1.3 使用（可跳过）

1.3.1 环境的创建及切换

conda info -e/--envs 、conda env list : 查看当前所处环境、和已经安装的环境

C:Windowssystem32>conda info -e
# conda environments:
#
base                  *  C:ProgramDataAnaconda3  # 当前所处环境

conda create --name 环境名 python=3.7 : 创建环境。新安装的环境放在anaconda3的envs目录下。

# 创建一个名为python3.7的环境，指定Python版本是3.7（conda会为我们自动寻找3.7.x中的最新版本）
conda create --name python3.7 python=3.7

conda install package名 : （在当前环境中）安装某个package
conda update package名 : 更新某个package
conda activate 环境名 : 激活某个环境
conda deactivate : 回到 base 环境
conda remove --name 环境名 --all : 删除一个已有的环境
conda create -n BBB --clone AAA : 复制环境

1.3.2 配置国内源

conda config --add channels URL : 添加源

常用国内源：

# 清华
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes : 在下载时显示使用的源

1.3.3 环境信息查看

conda list：查看（当前环境中）已安装的 package
python -V/--version : 查看 python 版本

1.3.4 在环境内使用 python/ipython

C:Windowssystem32>python
# 进入 python
>>> exit()
# 退出 pythonC:Windowssystem32>where python
# 显示 python.exe 路径，排行第一的就是当前环境下使用的 python 编译器
C:ProgramDataAnaconda3python.exe
...C:Windowssystem32>where ipython
# 显示 ipython.exe 路径
C:ProgramDataAnaconda3Scriptsipython.exe

2 NVIDIA 相关软件和库

请参见：

Kevin：cuda 和 cudnn 库的卸载与安装zhuanlan.zhihu.com

3 tensorflow

3.1 安装

tf 2.0（不建议）

对于 tf2.0 ，可以直接使用conda命令安装：

新建环境，安装 tensorflow ：conda create -n tf2-gpu tensorflow-gpu==2.0
进入该环境，并安装 ipython：conda activate tf2-gpupip install ipython

tf2.1

由于 tf2.0 中存在各种各样的bug：

Kevin：【tf.matmul 致命错误】请谨慎使用tensorflow 2.0zhuanlan.zhihu.com

tf2.0 在使用 gpu 计算大维度矩阵相乘 tf.matmul 时，将会出现一个诡异的、不会报错的 bug 。

所以升级到 tf2.1 是一个更好的选择。

到目前为止（2020/01/16）暂不支持使用conda命令安装tf2.1，因此使用pip安装。

新建环境，安装 tensorflow ：conda create -n tf2-gpu python==3.7.6conda activate tf2-gpupip install tensorflow-gpu==2.1
同样进入该环境，并安装 ipython。

感谢评论区的zhxlxxx先生/女士的提醒，2.1也可以使用conda命令安装了。
类似地，不过是将版本号改为2.1：
conda create -n tf2-gpu tensorflow-gpu==2.1

3.2 测试

检查安装位置

C:Windowssystem32>conda env list
# conda environments:
base                  *  C:ProgramDataAnaconda3
tf2-gpu                  C:ProgramDataAnaconda3envstf2-gpuC:Windowssystem32>conda activate tf2-gpu  # 进入 tf2.1-gpu 环境(tf2-gpu) C:Windowssystem32>where python  # 检查 python.exe 是否在 tf2-gpu 下
C:ProgramDataAnaconda3envstf2-gpupython.exe
...(tf2-gpu) C:Windowssystem32>where ipython  # 检查 ipython.exe 是否在 tf2-gpu 下
C:ProgramDataAnaconda3envstf2-gpuScriptsipython.exe
...

检查tensorflow

(tf2-gpu) C:Windowssystem32>ipython  # 进入 ipythonIn [1]: import tensorflow as tfIn [2]: tf.test.is_gpu_available()
Out[2]: True  # 正常使用 gpu

4 pycharm

安装完pycharm后，需要往pycharm的编译器列表中，添加之前建立的tf2-gpu虚拟环境对应的编译器python.exe（先进入tf2-gpu虚拟环境，再使用where python查看编译器的位置）。

5 其他常用包安装

conda install matplotlib

conda install openpyxl