深度学习环境TensorFlow+Keras搭建

查了一些资料，然后做一个记录，以方便之后需要时候随时参考。还是两部分内容：ubuntu下的安装和win10环境下的安装。

一、ubuntu安装

主要参考链接：安装keras、安装pip3（换源）

使用的主要的命令如下：

# 查看一下是否安装了python3，如果没安装，按照以下步骤
sudo apt update
sudo apt install python3
# 安装pip3
sudo apt install python3-pip

# 安装TensorFlow（CPU）
pip3 install --upgrade tensorflow
# 验证是否安装成功
python3
import tensorflow as tf

# 安装keras
pip3 install keras -U --pre
# 验证是否安装成功
python3
import keras

# 安装一些其他的依赖（也可以等之后用到的时候再安装）
pip3 install xxx

二、win10安装

参考链接：Anaconda+TensorFlow+Keras

主要包括以下步骤：注意，是在虚拟环境中安装了python、tensorflow和keras。

# 1.安装Anaconda，去官网找一个适合的版本下载即可。下载后直接运行安装文件，就像安装其他软件一样。

# 2.创建虚拟环境，打开Anaconda下的组件Anaconda Prompt，输入命令
# 以下命令中“tensorflow”是该虚拟环境的名称，可以随意。同时该命令还在虚拟环境中安装了python3.5
conda create --name tensorflow python=3.5.2

# 3.激活并进入虚拟环境
activate tensorflow

# 4.安装tensorflow（在虚拟环境中）
# 升级pip
python -m pip install -U pip
# 安装
pip install tensorflow
# python环境中import tensorflow验证一下

# 5.安装keras（在虚拟环境中）
pip install keras
# python环境中import keras验证一下

# 6.使用环境执行代码，一种是直接在命令行下，python执行代码文件；一种是使用Jupyter Notebook
# 6.1 在命令行下：打开Anaconda Prompt，激活已创建的虚拟环境，cd改变目录到代码文件路径，直接使用python xx.py命令即可。
# 6.2 使用Jupyter Notebook：同样激活虚拟环境，使用以下命令安装后，即可在Anaconda工具箱里看到Jupyter Notebook(tensorflow)了，直接点击进去，就可以开始后续操作了。该方法的优点是，每次使用只需要直接点击，不需要使用命令activate激活虚拟环境。
conda install jupyter