【anaconda】安装、配置环境、tensorflow、pytorch、keras等_conda keras

一、在conda 环境中安装

1.1 找到 Anaconda Navigator

1.2 打开，找到环境

点击creat（+）按钮，输入需要的环境，之后点击另外一个creat

安装其他的库步骤相同。

1.3 在navigator上安装了这些库之后要在下面的地方来找到解释器并配置：

1.4 如果需要在pytorch环境下安装OpenCV，则可以输入以下命令，安装过程最好关闭pycharm。

查找已有哪些环境：

conda info --envs
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二、pip安装

打开Anaconda Prompt

2.1 安装cpu版本的tensorflow

pip install --upgrade tensorflow（==1.4.0）
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测试 tensorflow 环境：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
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2.2 安装 pytorch 和 torchvision

pip install pytorch
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之后使用 pip install torchvision 安装 torchvision一直说版本无法匹配，找了好久才试了下面的方式居然成功了：

pip install --no-deps torchvision
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2.3 安装keras

pip install keras
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2.4 安装 theano

conda install theano
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此时import keras的后端默认是tensorflow，若想改为theano，需要改C盘用户目录下的一个文件，不好找，直接在用户目录下搜索keras.json，把backend从tensorflow改为theano，再次使用import keras发现显示的是theano后端了，但是会有一堆的异常，此时需要安装mingw64，注意安装的时候要选择x86_64的编译方式，然后，大功告成！

pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
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三、Linux服务器安装conda环境

安装anaconda

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh # 一路回车，直到选择安装路径即可

source ~/.bashrc

conda rcf -n python=3.7 # 建立rcf虚拟环境

# 查看cuda版本
cat /usr/local/cuda/version.txt
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# 安装其他包
conda install opencv
conda install matplotlib
pip install tensorboardX

# mac本地安装的时候，下载完anaconda，在终端输入下面的命令即可：
echo 'export PATH="/Users/abc/opt/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
conda list
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