一种简洁的在win7和Anaconda3环境下安装TensorFlow和安装OpenCV的方法

一、安装Tensorflow

Step1.安装纯净版win7-64位系统。

 

Step2.安装VS2015， VS2015官方下载地址（comunity个人免费版）：http://news.mydrivers.com/1/439/439398.htm（解压后全部安装大约22G）

 

Step3.安装Anaconda3（4.2.0版本），安装过程中，勾选添加路径、注册默认版本。检测python环境配置是否成功，在Cmd中输入python，显示为3.5.2 版本。（Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64版本的python3.5.2对tensorflow支持最好（2017年5月）。我下载安装过5.2.0版本，对应Python3.6，虽然可以添加Python3.5环境，但是步骤比较麻烦）

 

Step4.安装TensorFlow。以管理员身份运行cmd ，输入：cd Path\Anaconda3\Scripts，输入：pip install tensorflow。自动安装后显示如下图：

Step5.测试。

（1）cmd测试；输入python；再分别输入如下测试代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
#输出：Hello, TensorFlow!

（2）Spyder测试：进入开始》Anaconda3》Spyder，拷贝如下三段代码测试：

#打开Spyder(mypy35tf) ，输入测试脚本：
import tensorflow as tf  
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')  
sess = tf.Session()  
print(sess.run(hello))  
#正确的话，会输出：
#Hello, TensorFlow! 

# TF-cpu的测试代码：
#   计算图的使用：定义一个求和计算
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b = tf.constant([2.0,3.0],name="b")
result = a + b
print(result)
# 通过设定默认会话计算张量的取值
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
print(result.eval())

# TF-gpu的测试代码：
#   计算图的使用：将上述求和计算跑在GPU上
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b = tf.constant([2.0,3.0],name="b")
# 计算图可以用tf.Graph.device函数来指定运算的设备
g = tf.Graph()
# 制定计算运行的设备
with g.device('/gpu:0'):
    result = a + b
print(result)
# 通过设定默认会话计算张量的取值
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
print(result.eval())

以上代码输出为：

 

 

很神奇，没有专门安装TF-cpu或TF-gpu，注意加粗代码（g.device('/gpu:0'):），将运算部署到gpu上！而且采用网上的MNIST全连接神经网络训练模型，除了个别版本偏旧的警告外，可以得到结果。

 

二、在Anaconda3下安装OpenCV

Windows7-64位+Python3.5.2（Anaconda3）+（opencv_python-3.4.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl）安装配置

 步骤：

Step1.确保安装了anaconda3，在命令行输入python有正确信息；

Step2.下载opencv（opencv_python-3.4.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl），（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）。之后把文件复制到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下

Step3.按Win+R 输入cmd打开命令提示符窗口，输入“d:”，再输入“cd D:\SWinstall\Anaconda3\Lib\site-packages”进入到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下

Step4.执行命令pip install opencv_python-3.4.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl ，显示成功安装信息；

Step5.测试：输python进入python，输入import cv2回车，不报错就说明安装配置成功。

import cv2
import numpy as np
 
img = cv2.imread('E:\PythonWork\house.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(img.size) # 像素总数目
print(img.dtype)
print(img)
cv2.waitKey()

输出为：

到此，可以在Spyder中进行TensorFlow以及OpenCV的代码编写和实验了。本文均为亲测结果，PC为ThinkStation P410。

 

参考：

https://blog.csdn.net/u013080652/article/details/68922702

https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/61616493