Linux mint环境搭建keras深度学习开发环境

2019-11-03  本文已影响0人  费斯布莱克

搭建深度学习开发环境,建议还是使用anaconda比较容易些,本人试图直接在python3.7下安装tensorflow和keras失败了,后来还是用anaconda搭建成功了。

介绍下过程:

安装Anaconda

1.下载

下载地址为:https://www.anaconda.com/download/#linux

2.安装anaconda,执行命令:

bash ~/下载/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

3.在安装过程中会显示配置路径

Prefix=/home/he/anaconda3/

4.安装完之后,运行python,仍是系统自带的python信息,需自己设置下环境变量

5.在终端输入$sudo vim /etc/profile,打开profile文件

6.在文件末尾添加一行:export PATH=/home/he/anaconda3/bin:$PATH,其中,将“/home/he/anaconda2/bin”替换为实际的安装路径,保存。

7.重启Linux

8.打开终端,输入python,出现如下界面,表明设置成功。

还可以用conda info 来查询安装信息

输入conda list 可以查询你现在安装了哪些库,常用的python, numpy, scipy名列其中。

如果你还有什么包没有安装上,可以运行conda install ***  来进行安装(***代表包名称),如果某个包版本不是最新的,运行conda update *** 就可以。

设置conda镜像源

因为默认的conda安装源在国外,安装时会比较慢,建议改成国内镜像源,这样安装其他包时会比较快。

终端中运行命令:

(1)清华源(TUNA)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --setshow_channel_urls yes

(2)中科大源(USTC)

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --setshow_channel_urls yes

安装keras


先创建虚拟环境并安装tensorflow

1.打开终端

2.创建一个叫做keras的conda环境并激活

conda create -n keras python=3.6(我们使用Python3.6会更稳定些)

conda activate keras

3.安装tensorflow,输入以下命令:

conda install tensorflow

4.至此,我们已经安装好了TensorFlow。接下来可以测试验证下是否可以使用。在命令行输入:Python,进入Python编程环境。 然后输入:

            import tensorflow as tf

            hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

            sess = tf.Session()

            print(sess.run(hello))

正确的话,会输出: Hello, TensorFlow!

在虚拟环境中安装TensorFlow、Keras

1.首先,进入keras环境,安装ipython和jupyter。命令如下:

conda install ipython

conda install jupyter

2.然后,进去Jupyter,直接输入:

jupyter notebook (等待一下就会弹出浏览器,进入Jupyter)

3.安装scikit-learn,执行命令:

conda install scikit-learn

4.安装Keras,执行命令:

conda install keras

至此,深度学习,机器学习开发环境就已经安装完毕了,可以通过命令

jupyter notebook

打开notebook进行开发,输入以下代码,如果没有报错,就证明环境安装成功了。

import keras

注意:改完anaconda安装源,安装其他包时报错

我的报错信息:

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch/current_repodata.json>

解决方案:

1、创建channels配置文件的备份

cp ~/.condarc{,.bak}

查看配置文件的内容

cat ~/.condarc.bak

channels:

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

  - https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  - defaults

  - https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda

  - https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda

  - bioconda

  - r

  - conda-forge

show_channel_urls: true

2、删除部分内容

修改后配置文件的内容如下:

vim ~/.condarc

channels:

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

show_channel_urls: true

3、还不行就把配置文件中https改为http

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