2019-07-22

2019-10-25 本文已影响0人树懒吃糖_

第一天
https://shimo.im/docs/tjajN6brgcQbk7Eq/read
吴恩达的deeplearning.ai课程配套的编程作业需要配置合适的开发环境，否则离线运行的时候有的会报错！因为作业中使用到了 TensorFLow 和 Keras，相应的版本为：

我们推荐的开发环境为：Anaconda + Tensorflow + Keras。下面以 Windows 系统为例，详细介绍其开发环境的搭建。因为所有作业都可以在无 GPU 配置下实现，所以为了简化，我们只介绍 CPU 版本的安装。当然，同学们可以自由选择安装 GPU 版本。

1.安装 Anaconda

Anaconda 是 Python 的一个发行版，集成了 Numpy、Matplotlib 等很多 Python 包，还有强大的工具 Jupyter Notebook。总之安装 Anaconda 让我们省去了大量下载模块包的时间，更加方便。

首先，打开 Anaconda 的下载网页：https://www.anaconda.com/download/

[图片上传失败...(image-370b52-1563791040893)]

选择 Windows、Python 3.7 version，点击 Download，进行下载。

下载完成之后，是一个 .exe 文件，Windows 下安装非常简单，按照提示一步一步安装就可以了。

2.创建虚拟环境

因为我们要安装特定版本的 Python、TensorFlow 和 Keras，为了不影响其他项目所需的环境，一个好的习惯是创建虚拟环境。相当于为不同的项目创建一块独立的空间，在这个空间里，你安装任何库和框架都是独立的，不会影响到外部环境。

首先，在 Windows 搜索框中输入：“Anaconda Prompt”：

Anaconda Prompt 可以当成是 Anaconda 的终端。在 Anaconda Prompt 中，我们可以使用 Conda 命令来管理 Python 库并创建虚拟环境。

打开 Anaconda Prompt 之后，输入命令：

conda create --name dl python=3.6.0

dl 是虚拟环境名，可以自由设置。这里选择的 Python 版本是 3.6.0。

然后，输入以下命令，进入虚拟环境 dl 中：

activate dl
**输入以上命令时，报错：'chcp' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。 'cmd' 不是内部或外部命令,也不是可运行的
报错原因：环境变量PATH中没有添加：C:\Windows\system32

新建的虚拟环境 dl 很多工具和包是没有安装的，需要我们手动安装。需要安装的工具大致包括： jupyter、matplotlib、scipy、h5py、Pillow 等。

以安装 jupyter 为例，很简单，在虚拟环境 dl 中直接输入命令：

conda install jupyter

这样，jupyter 就安装成功了。用同样的方法安装其他可能会用到的 Python 包即可。