window下搭建TensorFlow运行环境（用Anaconda）

谁践踏了优雅 2022-03-18 05:23 536阅读 0赞

#  一、Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别 #

## **① Anaconda** ##

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

## **② conda** ##

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。

▪ 适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

▪ 适用平台：Windows, macOS, Linux

▪ 用途：

① 快速安装、运行和升级包及其依赖项。

② 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

> 如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。—— [Conda官方网站][Conda]

▪ conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。

▪ conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

## **③ pip** ##

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

▪ pip编写语言：Python。

▪ Python中默认安装的版本：

① Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为 ***pip***

② Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为 ***pip3***

▪ pip名称的由来：pip采用的是**递归缩写**进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处：

① “Pip installs Packages”（“pip安装包”）

② “Pip installs Python”（“pip安装Python”）

## **④ virtualenv** ##

virtualenv是用于创建一个**独立的**Python环境的工具。

▪ 解决问题：

1.  当一个程序需要使用Python 2.7版本，而另一个程序需要使用Python 3.6版本，如何同时使用这两个程序？如果将所有程序都安装在系统下的默认路径，如：***/usr/lib/python2.7/site-packages***，当不小心升级了本不该升级的程序时，将会对其他的程序造成影响。
2.  如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改，都会导致程序的中断。
3.  在共享主机时，无法在全局 ***site-packages*** 目录中安装包。

▪ virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并**不与**其他virtualenv环境共享库；同时也可以**选择性**地不连接已安装的全局库。

## **⑤ pip 与 conda 比较** ##

**→ 依赖项检查**

▪ pip：

① **不一定**会展示所需其他依赖包。

② 安装包时**或许**会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。

▪ conda：

① 列出所需其他依赖包。

② 安装包时自动安装其依赖项。

③ 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

**→ 环境管理**

▪ pip：维护多个环境难度较大。

▪ conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。

**→ 对系统自带Python的影响**

▪ pip：在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序。

▪ conda：不会影响系统自带Python。

**→ 适用语言**

▪ pip：仅适用于Python。

▪ conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

**⑥ conda与pip、virtualenv的关系**

▪ conda**结合**了pip和virtualenv的功能。

# 二、安装Anaconda #

还可以参考这个链接的教程，比较全面

[https://blog.csdn.net/cs\_hnu\_scw/article/details/79695347][https_blog.csdn.net_cs_hnu_scw_article_details_79695347]

tensorflow是基于python脚本语言的，是一种高级应用，它必须依赖于底层的应用发挥作用。因此需要安装python,当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十个扩展包。如果一个个安装，十分耗费时间，不过现在有了集成环境anaconda，安装就方便了。python的大部分扩展包,都集成在anaconda里面了，因此只需要装这一个东西就行了。如果你想更多的去了解Anaconda，可以参考[Anaconda官方API][Anaconda_API]，友情提示：它是洋文哦！

*  1、在[清华大学镜像网][Link 1]，[http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/][Link 1]中下载Anaconda镜像。注意版本，现在最稳定的应该是4.3.0的Anaconda，它自带Python3.6

![20170508183144561][]

*  2、下载完成后双击运行安装。一路点击确定，默认路径是C盘，也可更改安装到自己选定的安装路径。然后，在配置环境变量的界面，仅勾选下方的选项即可。在“Advanced Installation Options”中**不要**勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（“添加Anaconda至我的环境变量。”）。因为如果勾选，则将会影响其他程序的使用。如果使用Anaconda，则通过打开Anaconda Navigator或者在开始菜单中的“Anaconda Prompt”（类似macOS中的“终端”）中进行使用。然后等待其完成安装。如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NzY0MTI5_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

*  3、经过漫长的等待，至此，Anaconda基本安装完成。注意：如果你不想了解“Anaconda云”和“Anaconda支持”，则可以**不勾选**“Learn more about Anaconda Cloud”和“Learn more about Anaconda Support”。

![aHR0cHM6Ly9waWM0LnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi1jYzNmMWEzYTBiOWU5MWRmYWZjYzhlNjY2M2FlZGJjZl9oZC5qcGc][]

*  4、验证安装结果。可选以下任意方法：

① “开始 → Anaconda3（64-bit）→ Anaconda Navigator”，若可以成功启动Anaconda Navigator则说明安装成功。

② “开始 → Anaconda3（64-bit）→ 右键点击Anaconda Prompt ”。直接在Anaconda Prompt中输入 ***conda list*** ，可以查看已经安装的包名和版本号。若结果可以正常显示，则说明安装成功。

![20190228105302882.png][]

③win+r，打开cmd。

*  若在安装Anaconda过程中选的默认路径，则直接输入 ***conda list*** ，可以查看已经安装的包名和版本号。若结果可以正常显示，则说明安装成功。
 *  若更改了安装路径，则需要在系统环境变量-》path中添加你的安装路径

具体过程如下：

首先右键我的电脑→属性→高级系统设置，出现如下对话框。

![aHR0cHM6Ly9waWMxLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi0wMjJiYWQ5ZWExMDAwNDNlNjIyZWNkMmEyOTc1YzI1MF9oZC5qcGc][]

选择环境变量

![aHR0cHM6Ly9waWMyLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi02ZTY3NGQzZTBhMDAwMzg2ODNhYzRmZDkyNmE2ZTc3MV9oZC5qcGc][]

系统在系统变量种找到Path

![aHR0cHM6Ly9waWMyLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi02ZmY3YTRhZmIyZjY4YmZiODg1ZGJkYTM1MzhhOWE2OV9oZC5qcGc][]

点击新建，将Anaconda3在电脑中的安装路径添加上。事情就这么解决了。我的理解这么做能解决的原因是因为在运行指令时，电脑会默认C盘为软件的安装目录，当安装在其他地方时，需要手动将新的路径加进去，告知电脑运行环境在D盘。

ps：杀毒软件会弹出阻止程序，选择允许就OK了。

# 三、安装anaconda环境并进行相关配置 #

## 3.1 创建环境 ##

由于tensorflow最适合的版本是python3.5，所以我们不能使用Anaconda自带的3.6的，这里我们要下载3.5版的Python

在终端输入

conda create --name tensorflow python=3.5.2 
    #tensorflow是环境名（自己命），python=3.5.2是待安装扩展包及版本

安装成功后如下：

![20170508212050431][]

**列出目前安装好的环境列表，看新环境是否安装成功**

conda info --envs

![20190228105403216.png][]

**切换到tensorflow环境**

> activate + 环境名

activate tenserflow  #切换到tensorflow环境下

在当前环境下，输入python，查看当前环境的python版本是否是我们要的3.5.2

![20190228112404401.png][]

都没问题就可以进行tensorflow的安装了

# 3.2 安装tensorflow #

先进入tensorflow环境下

activate tenserflow

这里我装的是CPU版本的，有两种方式：

1）方式一：选择官方文档的安装

pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win\_x86\_64.whl  
链接标红的地方表示系统的cpu型号还是啥的，如果这里会报错的话，就选择一下一种方式

2）方式二：pip install tensorflow（**最通用**）

这一步要有耐心，我在下载的时候常常下到一半就卡壳，不要气馁，失败后再重新输入上面这条指令：pip install tensorflow

![20170508211457143][]

历经n次失败后，成功的结果

![20170508214036571][]

输入python再查一遍版本对不对。没问题后，可以暂时休息一下了，可以输入**exit（）**先退出python编辑，再输入**deactivate退出当前环**

![SouthEast][]

c:前面的小帽子掉了，表示退出成功。

# 五、安装Tensorflow环境下的Spyder插件 #

**注意**，这里要从"开始"-》**Anaconda Prompt**\->activate激活TensorFlow->python**进入python**

![20170508215937846][]

导入***import tensorflow as tf***

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NzY0MTI5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

接着，你进入Anaconda Navigator（开始菜单->Anaconda 3->Anaconda Navigator），注意，现在的Application栏是root，也就是Anaconda的根，此时的环境是Python3.6.

![20170508220810811][]

所以，你需要切换到TensorFlow下面，然后再安装Spyder，你还可以选择安装qtconsole，notebook，或者orange。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NzY0MTI5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

# 六、管理包 #

## **1. 查找可供安装的包版本** ##

### **① 精确查找** ###

conda search --full-name <package_full_name>

*  注意：

①*** --full-name*** 为精确查找的参数。

②*** <package\_full\_name>*** 是被查找包的**全名**。包名两边不加尖括号“<>”。

*  例如： ***conda search --full-name python*** 即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

### **② 模糊查找** ###

conda search <text>

*  注意： ***<text>*** 是查找含有**此字段**的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。
 *  例如： ***conda search py*** 即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

## **2. 获取当前环境中已安装的包信息** ##

conda list

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

## **3. 安装包** ##

### ① 在指定环境中安装包 ###

conda install --name <env_name> <package_name>

*  注意：

**① <env\_name>** 即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

**② <package\_name>** 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

*  例如： ***conda install --name python2 pandas*** 即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

### **② 在当前环境中安装包** ###

conda install <package_name>

*  注意：

①*** <package\_name>*** 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

② 执行命令后在当前环境中安装包。

*  例如： ***conda install pandas*** 即在当前环境中安装pandas包。

### **③ 使用pip安装包** ###

**→ 使用场景**

当使用 ***conda install*** 无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。

**→ 命令**

pip install <package_name>

*  注意： ***<package\_name>*** 为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
 *  如： ***pip install see*** 即安装see包。

**→ 注意**

1.  pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。
2.  pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。
3.  pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。

## 3. 列环境列表，环境切换 ##

## ##

## 4. 卸载包 ##

### ① 卸载指定环境中的包 ###

conda remove --name <env_name> <package_name>

*  注意：

① ***<env\_name>*** 即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

②*** <package\_name>*** 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

*  例如： ***conda remove --name python2 pandas*** 即卸载名为“python2”中的pandas包。

### ② 卸载当前环境中的包 ###

conda remove <package_name>

*  注意：

①*** <package\_name>*** 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

② 执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

*  例如： ***conda remove pandas*** 即在当前环境中卸载pandas包。

安装参考：

[https://jingyan.baidu.com/article/6f2f55a16d80f9b5b93e6cf4.html][https_jingyan.baidu.com_article_6f2f55a16d80f9b5b93e6cf4.html]

知网：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500][https_zhuanlan.zhihu.com_p_32925500]

[Conda]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//conda.io/docs/
[https_blog.csdn.net_cs_hnu_scw_article_details_79695347]: https://blog.csdn.net/cs_hnu_scw/article/details/79695347
[Anaconda_API]: https://conda.io/docs/test-drive.html
[Link 1]: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
[20170508183144561]: /images/20220318/a9c415ef9c3949d3a2a83a8f2da487ab.png
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