Win10+Anaconda+TensorFlow+Jupyter Notebook+Pycharm配置详解

 挣扎许久，为了毕业还是逃不开机器学习，装TensorFlow时遇到了一些坑，记录一下。

安装Anaconda

下载地址： https://www.anaconda.com/download/#windows

直接下载安装即可，之后启动命令行窗口创建一个名叫tensorflow的环境

 conda create --name tf-cpu python=3.6

等待安装完成后，进入创建好的tensorflow环境中。

activate tf-cpu

安装TensorFlow-CPU

我之前安装每次都死在这，出现Read Time Out问题，总是安装不成功，找遍全网，终于解决了问题。

1. 首先，换源！直接复制下面这两行代码进去。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

 2. 安装Pillow，这个要先装！！

pip --default-timeout=100 install -U Pillow

 3. 设置timeout，安装tensorflow

pip --default-timeout=100 install --upgrade --ignore-installed tensorflow

中途如果卡住直接ctrl+C重复3.的操作，等待一会tensorflow就装好了！！

4. 备份！！！！！！！！！！

一定要备份！备份！备份！

conda create -n tf-cpu-backup --clone tf-cpu

安装TensorFlow-GPU

听说TensorFlow的cpu和gpu速度差很多，所以再在Anaconda中新建了个环境用来装TensorFlow-GPU

 conda create --name tf-gpu python=3.6

然后想着换源吧，开始一顿操作，最后发现清华的源里tensorflow-gpu还是1.1.0版本的，一查发现国内的源都GG了，好吧，只能老老实实地恢复默认源。

conda config --remove-key channels

然后设置一下timeout

conda config --set remote_read_timeout_secs 600.0

接下来就是听天由命环节，慢慢装吧。我这里选择装的是1.10版本的

conda install tensorflow-gpu==1.10

最后说下这边是用conda装的tensorflow-gpu，这个好处是不需要自己去装对应的CUDA和CUDNN了，因为今天网络抽风死活下载不下来CUDA，所以就只能慢慢等conda安装了。

如果使用pip安装tensorflow-gpu，那么需要自己安装CUDA和CUDNN，不过好处是可以换源，听说pypi清华镜像还可以使用

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/ tensorflow-gpu==1.10

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好了，花了两小时不到，利用conda安装tensorflow-gpu 1.10就完成了！强烈安利这个方式啊，比那些什么换源然后卡住 Timeout重新来稳定多了，虽然慢，但是它在动啊！！！完全不用提心吊胆哪一瞬间他会卡住。

tensorflow配好了，希望老板早日给我配Titan V，希望自己顺利毕业。、

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2019.6.21日更新：

Jupyter Notebook

大家都说Jupyter Notebook是搞机器学习的神器级IDE，然后我发现我的Anaconda的environment中没有Jupyter Notebook，然后我在终端中activate [环境名]进入后，使用pip进行安装

pip install jupyter notebook

下载完成后，终端中输入jupyter notebook就会打开一个web页面，其上可以进行coding了。

Pycharm

Pycharm是我一直都比较喜欢的IDE了，所以准备这个也配一配。关于如何安装Pycharm网上有很多教程我就不赘述了，然后是如何使用Pycharm导入我们刚刚用Anaconda装好的tensorflow环境。

首先打开Pycharm选择新建工程，这时候可以选择Interpreter，找到Anaconda中安装tensorflow的python.exe即可

一般默认安装为：

C:\Users\Administrator\Anaconda3\envs\自建环境的目录\python.exe

点击确定就可以进行coding了。