Anaconda下安装keras和tensorflow

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08/15 00:29
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Anaconda下安装keras和tensorflow


Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。所以说keras只是一个前端API在使用它之前需要安装好其后端,根据主流,推荐安装TensorFlow作为Keras的backend。

一、下载并安装Anaconda:

Anaconda下载

安装步骤:

  • 如果是多用户操作系统选择All Users,单用户选择Just Me

  • 选择合适的安装路径

  • 然后勾选这个,自动配置环境变量

  • 最后等待安装完成就可以了。

  • 安装完毕后打开'cmd'输入'python',如下图即安装成功

二、下载并安装Tensorflow:

  1. 配置国内镜像:

    • conda 配置清华源
    	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    	conda config --set show_channel_urls yes #设置搜索时显示通道地址
    
    • 输入conda config --show channels显示镜像源
    • 输入:conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/移除镜像源
  2. 创建虚拟环境: 打开Anaconda Prompt, 建立名为tensorflow的conda计算环境。 输入:conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow环境。 输入:activate tensorflow 输入:python --version,查看是否切换到python3.6 工作环境

  3. 安装tensorflow: 安装完以后,在 anaconda navigator 会出现这个环境 如下图,如果没有出 现,检查上边环境路径问题

    激活环境,继续在Anaconda Prompt输入: activate tensorflow 然后输入命令 pip install tensorflow==2.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple

指定2.0版本,因为最新版tensorflow已经整合了CPU和GPU版本,过于庞大,对于学生学习没必要。

注意:如果python版本高于3.7tensorflow是不支持的呦! 那么你可以手动给python降级这就体现出了创建虚拟环境的好处啦!

再这里选择到合适版本

三、下载并安装Keras:

  • 输入命令pip install keras==2.3.1 -i https://pypi.doubanio.com/simple开始安装kares。

这里一定要注意声明keras版本为2.3.1,由于我们的tensorflow版本为2.0.0,版本之间不对应是无法使用的。

tensorflow与keras之间版本的对应关系

查看tensorflow和keras安装版本命令:

在Anaconda Prompt中输入python,再输入如下代码,

import tensorflow as tf
tf.__version__ 
  • Anaconda Navigator中显示如下即安装成功
  • 输入 import keras 显示Using TensorFlow backend.就可以开始你的机器学习之旅啦!

四、jupyter中添加tensorflow虚拟环境:

  • 首先安装ipykernel

    在Anaconda Prompt下执行命令行:conda install ipykernel

  • 在虚拟环境下创建kernel文件

    在Anaconda Prompt下执行命令行:conda install -n 环境名称 ipykernel

  • 激活conda环境

    在Anaconda Prompt下执行命令行:conda activate 环境名称

  • 将环境写入notebook的kernel中

    在Anaconda Prompt下执行命令行:python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称"

  • 打开notebook服务器

    也可以切换内核

一切准备就绪,快来尝试你的第一个模型吧!

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