win10+anaconda3（python3.7）+tensorflow2.1.0+keras2.3.1+opencv
文章目录
- 1.安装Anaconda3
- 2.Tensorflow
- 3.Keras
- 4.Opencv
- 感谢大佬们提供的宝贵经验，此文仅供本人学习记录。
1.安装Anaconda3
（1）下载途径：Anaconda官网或者清华大学的镜像网站，如图1、图2所示。
图 1 Anaconda官网下载版本
图 2 清华大学镜像网站
我的系统是Win10，想用python3，所以我下载了anaconda3。
（2）安装过程：下载之后，找到安装包，按照安装向导安装就可以了。这里我选择自行添加环境变量。
安装好之后，自行添加环境变量。如图4.
图 4自行添加环境变量
查看python是否安装成功。cmd下输入python
图 5 anaconda安装检查
可以看到，显示的python版本为3.7.4，说明已经安装成功。
2.Tensorflow
首先创建一个虚拟环境，创建命令是：conda create -n tensorflow python=3.7。“tensorflow”是我为这个环境起的名字，python3.7即为你创建的环境是基于3.7版本的python。输入之后回车，我发现总是报错，如下图，一直转，然后报http error，试了两次，无果。
图 6 创建新环境（fail）
忽然想到我之前在conda查看的python版本是3.7.4，于是我将命令改为conda create -n tensorflow python=3.7.4，竟然可以成功创建了（忘记截图了…）。最后创建好了之后是下面这样的。
图 7 创建新环境（success）
接下来，激活创建好了的环境，在该环境内安装tensorflow，我默认安装到最新版本。
pip install tensorflow
图 8 安装tensorflow
可以看到，最新版的tensorflow是2.1.0的。等待依赖项下载，下载成功后再验证下tensorflow是否安装成功。
import tensorflow as tf时出现了问题，错误信息为：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
图 9 tensorflow安装检查
参考Win10安装TensorFlow2.1.0+PyTorch1.3.1纪实_人工智能_X-funbean的博客~-CSDN博客中提到的两种方法，我选择使用方法二，下载并安装，并按照提示重启。
图 10 解决ImportError
图 11 再次检查（成功！）
3.Keras
在刚刚创建的tensorflow环境中，直接pip安装keras。
图 12 安装keras
图 13 keras安装检查
可以看到，已经安装成功了！
注意事项：
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由于tensorflow和keras的安装工作都是在新建的虚拟环境tensorflow中，所以在进行安装检查时，也应该在该环境下操作，否则将会报错。
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关于如何在spyder或pycharm中运行keras程序，请参考：
Windows10下Anaconda+Tensorflow+Keras环境配置 - 山猫~ - 博客园
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2020年3月6日补充：
手里有一个keras的程序，想在spyder里面跑一下，结果在我创建好的tensorflow环境下死活无法install spyder，没办法只好卸载重装。
可以看看这条报错信息，我之前是不知道如何解决，就选择了重装。
（现在想来可能是我的手机热点网络不好。。。。。暴风哭泣~~）
重装好anaconda后，还是按上述步骤安装tensorflow，但我的热点不行，按上述方式无法成功下载，所以又搜索了个新的，具体参考：pip使用清华源(tsinghua)秒速安装TensorFlow 2.1.0 GPU版_人工智能_Zack的博客-CSDN博客。
我安装2.1.0，所以输入
pip install tensorflow==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
很快就加载出来了，和之前简直天上地下…
- 安装spyder有两种方法：
- （1）直接在anaconda navigator下install，安装之前选择好要使用的环境。
- （2）在conda prompt下直接输入安装命令：
>>conda activate tensorflow
>>conda install spyder
静待下载就可以了
- 我选的第二种。
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2020.05.27 更新~~
把之前落下的opencv的内容补上
4.Opencv
使用conda activate tensorflow进入tensorflow虚拟环境，然后输入pip install opencv-python，出现超时的话，那很有可能是网络状态不好。安装好之后，还是在tensorflow环境下，import cv2，若没有报错，则安装成功。
（补充：因为pytorch我目前可能用不上，所以就不再更新其安装过程了，有需要安装的小伙伴们可以去PyTorch根据自己的情况复制安装命令，主要是有无GPU的区别。）