Anaconda下配置多python版本深度学习开发环境

Anaconda下配置多python版本深度学习开发环境

• 环境创建
• tensorflow-gpu1.8安装
• keras2.1安装
• opencv安装
• 安装速度缓慢的问题

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创建环境

• 指令为：conda create -n pythpn36 python=3.6，会自动创建名为python36的环境，且环境中会安装好Python3.6；
• 在创建环境之前可以用指令conda info -e 查看已有的环境

安装 tensorflow-gpu1.8

• 首先激活创建的环境：source activate python36;
• 利用指令：pip install tensorflow-gpu==1.8安装tensorflow,下载速度太慢，出现错误，再次下载，还是报错；
• 修改镜像源为清华大学镜像源，提升下载速度，指令如下：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu == 1.8

安装keras2.1

• 利用指令：pip install keras==1.8安装keras,下载速度太慢，出现错误，再次下载，还是报错；
• 修改镜像源为清华大学镜像源，提升下载速度，指令如下：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras == 2.1

安装opencv

• 指令如下：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

下载速度慢的问题

• 临时的方法：添加镜像源，例如：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
• 永久的方法：添加镜像源至系统配置文件，需要创建或修改配置文件（linux的文件放在~/.pip/pip.conf，windows在%HOMEPATH%\pip\pip.ini，目录不存在，手动创建） 在~/.pip/pip.conf中添加如下两行代码：
  index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
• 常用的源有：豆瓣的源 ：http://pypi.douban.com/simple/ ；清华大学：http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple