Anaconda3彻底卸载+重新安装Aanconda+tensorflow+keras

记：2020年8月30日，把自己的anaconda环境搞的乱的一塌糊涂，无奈只能卸载重新安装了一遍（装的是keras顺便把TensorFlow也写了，但TensorFlow环境已经废了，由于电脑扛不住，现在Keras也废了，只剩下pytorch了。。。），顺便把深度学习用到的框架环境也配置了一遍，重新安装还是有好处滴，至少我对这个安装和配置的流程现在是清楚的一塌糊涂啊。把安装过程中遇到的问题和安装以及配置环境的步骤记录下来，以防万一。（不不不，没有万一。。。）

一、彻底卸载Anaconda的步骤

    1、在anaconda prompt中输入：conda install anaconda-clean

    2、之后再输入：anaconda-clean --yes

    3、我之前安装的是anaconda3，直接运行安装目录下的Uninstall-Anaconda3.exe进行卸载

到此算是卸载完成，接下来重新安装anaconda3，我用的还是之前下载的安装包，官网应该下载巨慢，可以再国内的镜像网站下载比较快。

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二、安装anaconda3

这一步就按正常提示的步骤来安装，需要注意的是在选择是否添加环境变量的时候我没有选择，我准备手动添加，手动添加如下图所示：

此电脑--》高级环境变量--》系统属性--》环境变量--》系统变量--》双击path，添加相应的环境变量

到此anaconda3算是安装完毕，接下来安装tensorflow、keras和python版本的匹配，我是tensorflow1.2.1+keras2.0.6+python3.5

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三、安装tensorflow

我们可以先设置一下清华的镜像，来加快安装的速度，用我将近一天时间的安装经验来说强烈建议设置镜像，设置代码如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

写在正式安装tensorflow前面的话：（如果你的安装过程没有出现这个问题可以不用管）

我在设置完镜像之后再输入代码建立环境时出现了报错，报错如下：

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url https://repo.continuum.io/pkgs/main/win-64/repodata.json.bz2
Elapsed: -
An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
ConnectTimeout(MaxRetryError(“HTTPSConnectionPool(host=‘repo.continuum.io’, port=443): Max retries exceeded with url: /pkgs/main/win-64/repodata.json.bz2 (Caused by ConnectTimeoutError(, ‘Connection to repo.continuum.io timed out. (connect timeout=9.15)’))”,),)

解决方法：

在用户home目录下找到.condarc文件（一般在c盘），用记事本打开，删掉-defaults这一行，删完之后确认一下channels下面的链接是否是清华的镜像链接，不是的话改成前面让设置的镜像链接，删除之后如下图所示：

 操作完再接着操作下面的步骤就可以了。。

正式安装tensorflow:

1、再anaconda prompt中建立新环境：conda create -n tensorflow python=3.5

2、激活：activate tensorflow

3、查看可安装的tensorflow版本，根据需要选择：conda search --full -name tensorflow

4、安装tensorflow：conda install tensorflow=1.2.1

到此tensorflow安装完毕，接下来安装keras

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四、安装keras代码如下，运行完就ok了

conda install mingw libpython
conda install theano
conda install keras=2.0.6

输入命令：conda list来查看自己安装的第三方包，查看是否已成功安装上面的包就行了

 

补充：安装完之后在命令窗口进行测试时可以运行，例如可以打印出keras或者pytorch的版本等信息，但是在该虚拟环境下打开jupyter notebook后再输入同样的命令进行测试就会报错：No model named torch，我们可以通过下面的方法来解决：

在我们创建的虚拟环境下输入命令：conda install nb_conda_kernels等待安装完再尝试在jupyter notebook上进行测试即可正常输出版本号等信息。