机器学习----keras，Tensorflow安装记录

前言

安装的时候走了些弯路，费了点时间，特记录一下。本文只针对如何安装进行介绍，对于keras、Tensorflow不做介绍。

一、安装anaconda

官网可以下载，建议走清华园开源软件镜像站，速度快。包括后边的pip操作，建议走镜像，否则网速很慢，还会出现其他问题。

本次安装的是这个版本，其他版本也差不多。

下载好安装包进行安装即可了，参考网上教程。

二、创建个tensorflow的虚拟环境

Python 为不同的项目需求创建不同的虚拟环境非常常见。因为在实际项目开发中，我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库，但是可能每个项目使用的框架库并不一样，或使用框架的版本不一样，这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库，管理起来相当麻烦。所以通过创建虚拟环境，相当于为不同的项目创建一块独立的空间，在这个空间里，你安装任何库和框架都是独立的，不会影响到外部环境。

打开Anaconda Prompt，带（tensorflow）是我安装过后的。

创建虚拟环境并安装python：

conda create --name tensorflow python=3.5.2

激活并进入环境：

activate tensorflow

 

三、安装Tensorflow

keras是基于tensorflow的，所以需要安装。具体keras和Tensorflow的关系可查阅相关资料。

更新下pip版本：

python -m pip install -U pip

安装：注意建议走国内镜像，否则真的慢的要死。临时使用pip install -i  原地址  包名称

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

安装完毕后进入到python，输入：

表示安装成功。

三、安装keras

打开 Anaconda Prompt，进入 tensorflow 虚拟环境，使用 pip 安装 Keras：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras

测试安装是否成功：

表示安装成功。

四、使用Jupyter Notebook 调用 Keras 实例

Anaconda Prompt 中，激活 tensorflow 环境，使用 conda 命令安装。conda install  -c  镜像源地址  package

conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ jupyter

完成后就会有Jupyter Notebook(tensorflow)，就可以直接打开 Jupyter Notebook，可以直接在 cell 中导入 Keras 了。