关于conda和tensorflow:
由于在安装tensorflow遇到各种问题,遇坑则进,耗费了很多时间。由此想整理一些关于安装tensorflow的操作和方法。欢迎各位补充和指正!
1.conda:
1)conda list 查看安装了哪些包。
2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
3)conda update conda 检查更新当前conda
2.创建虚拟环境:
conda create -n tensorflow python=3.6
3.查看环境:
conda env list
4.切换/退出虚拟环境:
#切换
activate tensorflow(虚拟环境名称)
#退出
Windows: deactivate
5.删除虚拟环境:
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
6.删除环境中的某个包:
conda remove --name your_env_name package_name
7.对虚拟环境安装额外的包:
使用以下命令即可安装package到your_env_name中
conda install -n your_env_name packge
#例:conda install -n tensorflow numpy
8.查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本:
conda search --full -name tensorflow
9.查看tensorflow包信息及依赖关系:
conda info tensorflow
10.安装tensorflow:
此方法一般都会安装失败,因为下载速度实在太慢,但在这里不得不提一下。
为使下载速度变快,可添加镜像下载
pip3 install --upgrade tensorflow #CPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu #GPU版本
pip install --ingore-installed --upgrade tensorflow #无视原版本更新
11.镜像:
1)添加清华大学镜像库,下载速度快
CPU版本:
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
GPU版本:
pip install tensorflow-gpu==1.9 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或
pip install tensorflow==1.9 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2)添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
记得去 .condarc 删除原有的清华镜像
12.其他可能会遇到的问题:
1)pip更新
python -m pip install --upgrade pip
2)pip 更新库
pip install --upgrade 库名
3)Setuptools 升级
pip install --upgrade setuptools
4)dlib安装问题
conda install -c conda-forge dlib=19.4
最后,整理一段完整的安装过程:
1)进入windows命令模式,创建 tf 虚拟环境,安装python3.6:
conda create --name tensorflow python=3.6
2)检测tensorflow的环境添加到了Anaconda里面:
conda env list
或
conda info --envs
添加成功:
3)激活tensflow的环境:
activate tensorflow
4)安装tensorflow
下两项可任选:
①
CPU版本:
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl
②
CPU版本:
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow==1.4
注:
为方便查阅和使用,此博客由本人在网上搜集并自行整理而得。
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