深度學習環境TensorFlow+Keras搭建

查了一些資料，然后做一個記錄，以方便之后需要時候隨時參考。還是兩部分內容：ubuntu下的安裝和win10環境下的安裝。

一、ubuntu安裝

主要參考鏈接：安裝keras、安裝pip3（換源）

使用的主要的命令如下：

# 查看一下是否安裝了python3，如果沒安裝，按照以下步驟
sudo apt update
sudo apt install python3
# 安裝pip3
sudo apt install python3-pip

# 安裝TensorFlow（CPU）
pip3 install --upgrade tensorflow
# 驗證是否安裝成功
python3
import tensorflow as tf

# 安裝keras
pip3 install keras -U --pre
# 驗證是否安裝成功
python3
import keras

# 安裝一些其他的依賴（也可以等之后用到的時候再安裝）
pip3 install xxx

二、win10安裝

參考鏈接：Anaconda+TensorFlow+Keras

主要包括以下步驟：注意，是在虛擬環境中安裝了python、tensorflow和keras。

# 1.安裝Anaconda，去官網找一個適合的版本下載即可。下載后直接運行安裝文件，就像安裝其他軟件一樣。

# 2.創建虛擬環境，打開Anaconda下的組件Anaconda Prompt，輸入命令
# 以下命令中“tensorflow”是該虛擬環境的名稱，可以隨意。同時該命令還在虛擬環境中安裝了python3.5
conda create --name tensorflow python=3.5.2

# 3.激活並進入虛擬環境
activate tensorflow

# 4.安裝tensorflow（在虛擬環境中）
# 升級pip
python -m pip install -U pip
# 安裝
pip install tensorflow
# python環境中import tensorflow驗證一下

# 5.安裝keras（在虛擬環境中）
pip install keras
# python環境中import keras驗證一下

# 6.使用環境執行代碼，一種是直接在命令行下，python執行代碼文件；一種是使用Jupyter Notebook
# 6.1 在命令行下：打開Anaconda Prompt，激活已創建的虛擬環境，cd改變目錄到代碼文件路徑，直接使用python xx.py命令即可。
# 6.2 使用Jupyter Notebook：同樣激活虛擬環境，使用以下命令安裝后，即可在Anaconda工具箱里看到Jupyter Notebook(tensorflow)了，直接點擊進去，就可以開始后續操作了。該方法的優點是，每次使用只需要直接點擊，不需要使用命令activate激活虛擬環境。
conda install jupyter