Anaconda 配置深度学习环境 tensorflow-gpu

1.Anaconda 的下载

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。
安装，勾选加入path

2.anaconda换源

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行

 conda config --set show_channel_urls yes 

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

如果安装经常失败，以及将https改为http

清除缓存

conda clean -i

3. 环境的配置

新建环境

conda create -n tf python=3.6

激活环境

activate tf

安装tensorflow-gpu 等必须的包，出于兼容性考虑安装的为tensorflow-gpu=1.14。详细命令如下

conda install tensorflow-gpu=1.14.0 pandas=1.1.3 numpy=1.19.2 scikit-learn

3. 其它的conda无法下载的包，用pip下载

windows新建 C:\Users\xx\pip\pip.ini
linux为 ~/.pip/pip.conf

xx 为用户名
里面输入

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

安装keras

pip install keras==2.2.5