[tensorflow]win 环境 安装anacoda 4.8.2 和tensorflow 2.1.0
Anaconda的安装
1、下载地址:
https://www.anaconda.com/download/#download
因为国外下载速度很慢，建议用清华的镜像地址进行下载：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
下载最新的版本，我安装时最新的版本是4.8.2，也可以安装后更新到最新版本
2、安装
在win 下，除了修改安装目录，其他配置采用默认即可；
这里我的安装目录为（下面配置用到）：D:\02_application\anaconda3
3、安装完成后在开始菜单中会增加三个快捷菜单：
Anaconda prompt:命令行方式
Anacoda navigator：可视化界面
Jupyte notebook :web开发工具
4、检查安装是否完成
在开始菜单打开 Anaconda prompt，输入：
conda –version
Anaconda的配置
当安装python的包时，anacoda 默认会去官方的仓库下载，导致很慢，因此我们需要配置成国内的仓库，比如清华的镜像仓库。
- 在开始菜单打开Anaconda prompt
执行 conda config --set show_channel_urls yes 在用户目录下会生成.condarc 文件（默认没有）
- 打开
.condarc文件，编辑下面的内容，保存后关闭文件
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
ssl_verify: true
Tensorflow的安装
- 创建python虚拟环境
conda create -n tensorflow python=3.7
按提示输入：y
- 查看虚拟环境和python 版本
2、安装tensoflow
激活虚拟环境，命令行以虚拟环境名称开头时表示激活该虚拟环境
查看可用的tensorflow 版本，找到需要安装的版本，我安装的是2.1.0
conda search tensorflow
安装tensorflow
conda install tensorflow=2.1.0
3、 查看是否安装完成
conda list tensorflow
upyter notebook的配置
安装anaconda时默认安装jupyter notbook,但是默认的陪配的虚拟环境是base,同时默认打开的目录是用户的根目录，对开发部方便，需要修改为自己的目录
- 修改为自己想保存文件的目录，如我的是D:\02_application\bigdata
选择开始菜单的Jupyter Notebook右键，把“目标”的地址最后一段修改为你的目录地址
重新打开 jupyter notebook，目录如下
2、添加jupyter notebook的虚拟环境
打开anaconda的安装目录，如我的环境：D:\02_application\anaconda3
找到 share\jupyter\kernels，里面有一个默认的python3
把下面的地址修改为自己创建的虚拟环境的地址，显示名称根据需要修改，保存
重新打开jupyter notebook,环境中多了一个tensorflow的虚拟环境
用Jupyter notebook进行开发
新建一个文件：new->tensorflow
点击 “Untitled1”进行重命名
编写代码，保存文档
Anacoda 常用命令
删除虚拟环境
#conda remove -n env_name –all
创建虚拟环境
#conda create -n env_name python=3.7
查询寻环境信息
#conda info –envs
激活虚拟环境
#activate env_name
退出虚拟环境
#conda deactivate
安装包
#conda install pack_name
卸载包
# conda remove package_name
升级包版本
#conda update package_name
查看所有的包：
#conda list
#查看所用可用的tensow版本
#conda search tensorflow
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