使用anaconda创建虚拟环境opencv-3.4.6安装TensorFlow安装

ps: ros系统python2.7与 python3.7安装 OpenCV有冲突所以使用anaconda创建虚拟环境,在虚拟环境中使用opencv-3.4.6

1. ubuntu 把pip也换成国内源

mkdir ~/.pipcd ~/.piptouch pip.confsudo nano ~/.pip/pip.conf

打开pip.conf 文件后，添加以下内容:

[global]index-url =  http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[install]trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

更新pip

python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple

2.在windows环境下修改pip镜像源的方法(以python3.5为例)

(1):在windows文件管理器中,输入 %APPDATA%

(2):会定位到一个新的目录下，在该目录下新建pip文件夹，然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件

(3):在新建的pip.ini文件中输入以下内容，搞定文件路径："C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\pip\pip.ini"

[global]
timeout = 6000
index-url = http://pypi.douban.com/simple
trusted-host = pypi.douban.com

更新一下：

sudo apt-get update

2.下载与安装anaconda

自己百度!

显示现在的镜像：

conda config --show

删除清华镜像

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

添加中科大的：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/conda config --set show_channel_urls yes

添加清华的：

Conda Forge
conda config --add channels
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/Conda Forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/menpo
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/pytorch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --set show_channel_urls yes

删除所有源

conda config --remove-key channels

安装第三方包报错:

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

解决方法：清理缓存

conda clean --all

包括的选项还有：

--lock, --tarballs, --index-cache, --packages, --source-cache

报:

$ conda update anaconda-navigator
Solving environment: failed

# >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ERROR REPORT <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

原因可能是防火墙的问题

解决方法：在anaconda prompt中：

conda config --set ssl_verify false

遇到以下问题

1. 关闭控制台重新启动cmd 切换环境安装 conda install numpy

Requirement already satisfied: numpy in c:\users\95444\appdata\roaming\python\python37\site-packages

2. 加上路径运行

pip install --target=c:\users\95444\appdata\roaming\python\python37\site-packages numpy

3.使用anaconda创建虚拟环境 2和3版本都可以,但是安装opencv时要注意版本号;

# 1.
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH# 2. 创建虚拟环境
conda create -n opencvenv python=3.7# 3. 激活新创建的环境
source activate
source deactivateconda-env list  #查看虚拟环境
conda activate opencvenv #切换环境
# 4. 安装opencv-python
conda install opencv==3.4.2
# 安装机器学习框架
conda install scikit-learn# 5. 这时我们还需要安装扩展包
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17
上面报错就用下面这行 后面的版本跟上; 不跟版本默认最新的,最新的没试过可能存在问题
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.4.2.17
#百度源 https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 6.
sudo apt-get install libcanberra-gtk-module# 7. 可能会出现下面问题：
QObject::moveToThread: Current thread (0x55fd81f67a60) is not the object's thread (0x55fd820ef150). Cannot move to target thread (0x55fd81f67a60)执行： conda install pyqt 可以就绝上述问题 pycharm中如果编写代码没有提示，可以考虑将工程下面的.idea文件删除，再重新打开pycharm# 采用这种方式安装,在当前版本中会出现如下异常
The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage'

如果报conda 不存在:

1.控制台执行这个 export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

也可以在pychram 中的控制台中执行,但前提是要配编译环境,编译环境配置在最下面

pycharm 添加环境

运行 cv.imshow("src",imwrite) 显示以下黑框原因是你安装了 4.3 版本的openCV,安装时一定要跟上版本号;

以下安装notebook看自己需求,需要就安装notebook

安装jupyter notebook

conda install jupyter notebook

安装jupyter notebook的代码提示功能

我的是在anaconda中的root环境下运行以下命令,在其他环境下发现没有效果1pip install jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install  --user2.pip install --user jupyter_nbextensions_configuratorjupyter nbextensions_configurator enable --user3.安装成功会在http://localhost:8888/tree中出现Nbextensions

pip install jupyter_contrib_nbextensions
conda install jupyter_contrib_nbextensions
//上一行报错就用这行代替
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check
或
conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator

启动jupyter notebook

jupyter notebook

点开 Nbextensions 的选项，并勾选 Hinterland

JupyterNotebook快捷键总结

1. Jupyter Notebook有两种mode

Enter：进入edit模式
Esc：进入command模式

2. Command命令快捷键：

A：在上方增加一个cell
B：在下方增加一个cell
X：剪切该cell
C：复制该cell
V：在该cell下方粘贴复制的cell
Shift-V：在该cell上方粘贴复制的cell
L：隐藏、显示当前cell的代码行号
shift-L：隐藏/显示所有cell的代码行号
O：隐藏该cell的output
DD：删除这个cell
Z：撤销删除操作
Y：转为code模式
M：转为markdown模式
R：转为raw模式
H：展示快捷键帮助
Shift-Enter：运行本单元，选中下个单元新单元默认为command模式
Ctrl-Enter 运行本单元
Alt-Enter 运行本单元，在其下插入新单元新单元默认为edit模式
OO：重启当前kernal
II：打断当前kernal的运行
shift+上/下：向上/下选中多个代码块
上/下：向上/下选中代码块
F：查找替换

3. Edit命令快捷键：

Tab：代码补全
ctrl]或Tab：缩进（向右）
ctrl[或shift-Tab：反缩进（向左）
ctrl A：全选
ctrl D：删除整行
ctrl Z：撤销

Jupyter Notebook里command模式快捷键H，查看所有快捷键

快捷键: 原文链接:https://www.cnblogs.com/peilin1031/p/12326701.html

更新pip

python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple

查看环境

conda-env list

新建环境

conda create -n tfenv python=3.7

激活环境

conda activate tfenv

切换到自己需要的环境中 conda activate tfenv 执行以下自己需要使用的库:

安装库scikit-learn

jupyter notebook 中安装

!pip install -U scikit-learn

scikit-learn安装

pip install scikit-learn -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装库opencv

jupyter notebook 中安装

!pip install opencv-python

!pip install --upgrade pip
%time !pip install msgpack

opencv安装

pip install opencv-python==3.4.2.16 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

matplotlib

pip install matplotlib -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

TensorFlow介绍

谷歌官方推出的深度学习框架, 目前最新版是2.3的版本, 2.x版本简洁,易用.

使用 Keras 和 Eager Execution 轻松构建模型。
在任意平台上实现稳健的生产环境模型部署。
为研究提供强大的实验工具。
通过清理废弃的 API 和减少重复来简化 API
需要GPU计算要安装 cuda cudnn这两个,但是GPU内存小不够强大的话建议不要安装,运行报错的话需要禁用GPU才能训练模型
Keras API reference
MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges

TensorFlow 2.x安装

创建虚拟环境

conda create -n tfenv python=3.7

激活虚拟环境

conda activate tfenv

更新安装环境pip

conda install pip

安装依赖

pip install tensorflow  -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

jupyter notebook 中不能使用 TensorFlow 请切换到 conda activate tfenv 环境后运行以下两条命令

pip install ipython -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

pip install jupyter -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

解析返回的html与json数据,用爬虫获取数据时会用到

#解析返回的html与json数据
!pip install Beautifulsoup4

scikit-learn

pip install scikit-learn -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装python开发web程序的依赖

conda install flask

socketio eventlet socket通讯需要的依赖

conda install -c conda-forge python-socketio

conda install -c conda-forge eventlet

pip install python-socketio -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install eventlet -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

第三方图片数据增强

pip install imgaug

pip install pandas

pip install matplotlib

pip install numpy

可视化工具graphviz安装

# graphviz
# windows 双击安装提供的软件，然后把安装路径的bin目录添加到环境变量
# C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin
# linux ： sudo apt-get install graphviz
!pip install pydot

在jupyter notebook中使用

tf.keras.utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True,show_layer_names=True)

效果

开启GPU运算报错:

Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

对GPU进行按需分配,避免GPU内存不够

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSessionconfig = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

jupyer book 切换conda环境

使用Jupyter Notebook时就需要制定使用的虚拟环境,使用时需要进入安装nb_conda的虚拟环境中使用

conda install nb_conda

要关联的环境安装切换环境有效

conda install nb_conda_kernels

更新libsodium的版本

conda install -c conda-forge libsodium

#下面这个好像没用

当安装了新的conda虚拟环境时，发现在Jupyter Notebook中无法使用，可以在你的新环境上安装ipykernel，重启jupyter之后就可以用了

conda install -n python_env ipykernel

安装ipykernel时先切换环境

conda-env list  #查看虚拟环境
conda activate opencvenv #切换环境

conda install  ipykernel

-----------------------ros 安装tensorflow----------python2.7-------------------------------

sudo apt-get install python-pip python-dev

 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.14.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

sudo pip2 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

安装碰到的问题

问题1：Cannot uninstall 'six'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

解决方法

python2.7 -m pip install tensorflow --ignore-installed six

问题2：launchpadlib 1.10.2 requires testresources, which is not installed.

解决方案：

sudo pip install launchpadlib

用ros启动pychon时禁用conda ,把里面的conda路径注释掉

~/.bashrc

cat ~/.bashrc
vim ~/.bashrc
source ~/.bashrc

-------------------------------------------------------------------

在pip install 库文件时出现该错误：直接上干货，亲测有效！

1.在C:\Windows\System32该目录下，找到下面两个文件

2.到Anaconda的根目录下，进入\anaconda\install\Lib\site-packages\win32该目录，并将上面两个文件拷贝进行替换

3.此时再次进行安装操作，bug完美解决

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