搭建全新的python和tensorflow环境

搭建全新的python和tensorflow环境

文章目录

• 引言
• 在anaconda中新建环境
• 安装lib
• Pycharm编译器调整到新建python
• tensorboard运行

引言

  经历了tensorflow异常，Jupyter Notebook异常，最后又经历了tensorboard异常，在解决了前两者之后，最后一个我实在是无力应战，最后，我放弃了，我妥协了！我换python版本可以吧，反正我对3.7也没啥特殊感情，最初只是因为它比较新而已……我现在换回3.6。又双叒叕一次重头再来，这次把建立基本环境的方法记录一下，省着每次都需要查……

首先，下载安装anaconda这就不必再说了，这是我认为最简单的方式了，附上清华镜像连接：清华anaconda连接。

在anaconda中新建环境

conda create -n l_tf_36 python=3.6.8
conda create -n 新环境名称–clone 被克隆环境名称

又是3.6版本里最新的……希望这次不要出什么状况就好。
anaconda会自动下载并安装好python3.6.8。下面就是给这个环境增加lib了。
这里增加一个clone环境：
conda create -n l_tf_36 python=3.6.8
首先，跳转到这个环境下：

activate l_tf_36

查询环境下现有的lib：

安装lib

conda list

按照需求增加自己需要的，首先是MATLAB绘图工具包：

pip install matplotlib

不要问为什么是这个，你做什么不都除需要出图吗？一个直观的表达方式，对吧。当然，根本原因是，这个名字最好记……
这时候提醒我，pip版本太老，OK，升级！

python -m pip install --upgrade pip

下一个，安装离线的tensorflow，由于tensorflow没有清华的镜像，所以是在pipy下载的离线包。
附上pipy的tensorflow1.13.1对应python3.6的连接（tensorflow-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl）

pip install C:UsersAdministratorDownloadstensorflow-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

只要给出文件的绝对地址就好。在线安装2两小时，离线安装两分钟。
安装完tensorflow后，再检查下还缺什么包，补上即可~我使用的tensorflow最初的包基本也就这样了！
终于，解决了tensorboard的问题，终于可以解决这个问题了~

(l_tf_36) C:UsersAdministrator>conda list
# packages in environment at D:ProgramDataAnaconda3envsl_tf_36:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
absl-py                   0.7.1                    pypi_0    pypi
astor                     0.7.1                    pypi_0    pypi
certifi                   2016.2.28                py36_0    
cycler                    0.10.0                   pypi_0    pypi
gast                      0.2.2                    pypi_0    pypi
grpcio                    1.19.0                   pypi_0    pypi
h5py                      2.9.0                    pypi_0    pypi
keras-applications        1.0.7                    pypi_0    pypi
keras-preprocessing       1.0.9                    pypi_0    pypi
kiwisolver                1.0.1                    pypi_0    pypi
markdown                  3.1                      pypi_0    pypi
matplotlib                3.0.3                    pypi_0    pypi
mock                      2.0.0                    pypi_0    pypi
numpy                     1.16.2                   pypi_0    pypi
pbr                       5.1.3                    pypi_0    pypi
pip                       19.0.3                   pypi_0    pypi
protobuf                  3.7.1                    pypi_0    pypi
pyparsing                 2.4.0                    pypi_0    pypi
python                    3.6.8                h9f7ef89_7    defaults
python-dateutil           2.8.0                    pypi_0    pypi
setuptools                36.4.0                   py36_1    
six                       1.12.0                   pypi_0    pypi
sqlite                    3.27.2               he774522_0    defaults
tensorboard               1.13.1                   pypi_0    pypi
tensorflow                1.13.1                   pypi_0    pypi
tensorflow-estimator      1.13.0                   pypi_0    pypi
termcolor                 1.1.0                    pypi_0    pypi
vc                        14.1                 h0510ff6_4    defaults
vs2015_runtime            14.15.26706          h3a45250_0    defaults
werkzeug                  0.15.2                   pypi_0    pypi
wheel                     0.29.0                   py36_0    
wincertstore              0.2                      py36_0    

Pycharm编译器调整到新建python

最后一步，将Pycharm工程的编译器调整为新建环境下的，运行之前的工程了即可。还好，我之前的程序和我人一样，不那么挑~一切顺利！

按照上边两图，在setting里选择对Project Interpreter进行设置，在anaconda的envs目录下，找到新建的环境名称，选中其中的即可！
祝大家编译顺利~

2019.7.9 补充点tensorboard相关命令，自己总是忘，留下方便查找。

tensorboard运行

首先，使用anaconda的prompt输入命令行。
先激活你生成tensorboard文件的那个环境，例如本人的环境为l_tf_36；
同时确定你生成tensorboard文件的绝对目录。

显示：(base) C:UsersAdministrator> 
输入：activate l_tf_36
显示：(l_tf_36) C:UsersAdministrator>
输入：tensorboard --logdir=C:Usersvip_glogs（此处改为tensorboard文件的绝对目录）
显示：TensorBoard 1.13.1 at DESKTOP-198M13F:6006 (Press CTRL+C to quit)

在浏览器输入DESKTOP-198M13F:6006，即可打开tensorboard界面