Tensorflow与keras学习 (0)——环境安装与配置
Tensorflow与keras学习 (0)——环境安装与配置
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1，python安装与测试
系统：windows7-64位
进入网址：www.python.org 下载3.5.3版本，运行安装选择添加环境变量的PATH,点击install now.
安装后测试：在CMD窗口输入：python –V回车
Python 回车键入print(‘hello’)测试查看;
2，安装numpy 与pandas库
使用pip3工具，直接在CMD命令窗口输入：
pip3 install numpy
将自动下载安装
Pandas安装同样依照上述：pip3 install pandas
测试：在IDLE中新建py文件编写：
Import numpy
Import pandas
Print(“hello”)运行没有错误，安装成功。
3,CUDA与CUDNN安装
参考链接：
http://jingyan.baidu.com/article/29697b9132e72eab21de3c76.html
http://www.cnblogs.com/hzm12/p/6422701.html
NOTE: 可能会出现图像驱动安装失败的情况，可以去英伟达官网下载最新驱动安装重启后，再次安装。
安装成功界面如下（没有安装的，它也给出了原因）
4,安装tensorflow-gpu
在cmd中使用：pip3 install tensorflow-gpu
测试：在IDLE中import tensorflow 运行脚本看是否报错。
结果报错：
Python 3.5.3 (v3.5.3:1880cb95a742, Jan 16 2017, 16:02:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>>
RESTART: C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\test.py
Traceback (most recent call last):
.................................................................
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
Failed to load the native TensorFlow runtime.
See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation _problems
for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.
>>>
百度有人建议安装下面的软件vc++ 2015 redistributable(x86,x64)，重启电脑，问题解决。
https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
尴尬的是后面发现本机的英伟达显卡计算能力只有2.1并不符合tensorflow的要求。。。。。
果断卸载装cpu版
5, 在python3.5使用 opencv库
这里官方只支持python2.7，所以我们用非官方的库。
Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
(也可下载完整版：opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl) contrib功能更强大。
拷贝下载的Opencv 3.2模块到Python的安装目录C:\Users\Administrator（若不成功根据报错更改目录）下，运行 pip install opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
然后程序自动安装Opencv模块。
测试：
import cv2
img = cv2.imread('1.bmp',0)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
6，利用opencv实现人脸检测
http://docs.opencv.org/3.2.0/
根据官方教程（我进行了一些修改）：
7,Anconda安装出现问题
下载地址： Anaconda
>>：python -m pip install --upgrade pip
“Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth” 的问题。查看原因是因为setuptools版本太低，tensorflow要求29.0.1，当前版本为27.2.0,在更新setuptools版本的时候又找不到easy-install.pth，导致更新失败
运行
>>：pip install --upgrade --ignore-installed setuptools，问题解决！
【更改conda安装源镜像】
为了更好安装包需要制定conda安装包所使用的镜像为中国的镜像，目前为止只有一家提供了镜像
执行conda命令：
[html] view plain copy
- conda config
更换安装源镜像，清华大学有提供镜像具体更换方法有如下：
[html] view plain copy
- conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
[html] view plain copy
- conda config --set show_channel_urls yes
然后你的.condarc 文件应该是这样的内容
把defaults那一行删除就可以了，问题解决！
或 更改pip的默认源
Python开发安装包时，使用pip进行包安装非常方便。但pip默认的源服务器在国外，下载非常慢，而且经常出现下载后安装出错问题。因此，有必要更换为国内的pypi源。
对于windows来说，直接在当前用户目录下新建一个pip.ini文件，例如：c:\Users\Luoge\pip.ini
pip.ini的文件内容如下：
[global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[install] trusted-host=mirrors.aliyun.com
上面是将源更换为了阿里云的源（阿里爸爸牛逼！~），输入完成后，记得保存。
*******Tip*****************************
安装特定版本：
pip install tensorflow==1.2.0
升级到最新版本：
pip install --upgrade tensorflow
获取tensorflow版本号：
在idle命令行中输入import tensorflow——》回车——》
tensorflow.__version__ （注意是双下划线）
8,安装keras
Keras 框架搭建
安装
在CMD命令行或者Powershell中输入：
# GPU 版本>>> pip install --upgrade tensorflow-gpu# CPU 版本>>> pip install --upgrade tensorflow# Keras 安装>>> pip install keras -U --pre
之后可以验证keras是否安装成功,在命令行中输入Python命令进入Python变成命令行环境：
>>> import keras
Using Tensorflow backend.
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135]
successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locallyI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135]
successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locallyI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135]
successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locallyI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135]
successfully opened CUDA library nvcuda.dll locallyI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135]
successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally>>>
没有报错，那么Keras就已经成功安装了
- Keras中mnist数据集测试 下载Keras开发包
>>> conda install git>>> git clone https://github.com/fchollet/keras.git>>> cd keras/examples/>>> python mnist_mlp.py
程序无错进行，至此，keras安装完成。