基于Anaconda的tensorflow/jupyter notebook/numpy/matplotlib/scipy的安装

声明:安装系统为Ubuntu kylin 16.04 LST

一.什么是Anaconda?

Anaconda是python的一个科学计算发行包,也是一个python的科学计算环境,它自带了很多科学计算相关的包,如jupyter notebook/numpy/matplotlib/scipy等一系列包(如果在原始的python上要使用这些包,好多包需要自己安装),所以Anaconda用起来很方便.它自带的包管理器conda也很强大。

二.Anaconda的安装

  • 2.1 下载linux版本的Anaconda安装包
    下载地址:https://www.continuum.io/downloads
    我这里选择64位Linux的Python 2.7版本,点击下载,下载完成后,得到Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh安装文件.

  • 进入Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh安装文件的目录,打开terminal,输入如下命令,然后回车.

bash /home/tingting/Downloads/Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 
  • 然后按照提示要求安装即可.

  • 打开一个新的terminal, 输入jupyter notebook,如下图1所示即为成功.
    基于Anaconda的tensorflow/jupyter notebook/numpy/matplotlib/scipy的安装_第1张图片

  • 更新Anaconda.

更新所有库: conda update --all
更新 conda 自身: conda update conda
更新 anaconda 自身: conda update anaconda

PS:

其中,pip list 只能查看库,而 conda list 则可以查看库以及库的版本.

利用Anaconda安装各种包

  • 建立一个 conda 计算环境.
 conda create -n tensorflow python=2.7
  • 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow.
 source activate tensorflow
  • 安装tensorflow.
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
  • 在虚拟环境下安装ipykernel
conda install -n tensorflow ipykernel
  • 激活conda环境并将环境写入jupyter
python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "tensorflow1.10"
  • 接下来用conda list 或者 pip list查看已安装的库,看有没有matplotlib/ jupyter/ notebook/ numpy/ scipy/ scikit-learn等包,
    若有则执行以下命令安装(以安装scipy包为例,其他包方法相同)
 conda install scipy 

注:更新命令为conda update scipy

若有则执行以下命令安装(以安装scipy包为例,其他包方法相同)

 pip install scipy

注:更新命令为pip install scipy --upgrade

关闭和激活tensorflow环境

激活tensorflow环境:source activate tensorflow
关闭tensorflow环境:source deactivate

  • jupyter notebook下python学习.
    基于Anaconda的tensorflow/jupyter notebook/numpy/matplotlib/scipy的安装_第2张图片

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