在Win10上使用Anaconda创建虚拟环境并安装tensorflow(2018.12.08)

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安装Anaconda很简单,只需登录官网下载安装包安装即可,你可以参考博主之前的博文:

在Win10上使用Anaconda搭建TensorFlow开发环境



创建tensorflow虚拟环境



检查安装的python版本

(base) C:\Users\wangh>python
Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> exit()



创建tensorflow虚拟环境.

这里把环境命名为tensorflow并指定使用的python版本为3.6,你可以按需更改。

(base) C:\Users\wangh>conda create -n tensorflow python=3.6

运行过程如下:

(base) C:\Users\wangh>conda create -n tensorflow python=3.6
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: C:\Users\wangh\Anaconda3\envs\tensorflow

  added / updated specs:
    - python=3.6


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    wincertstore-0.2           |   py36h7fe50ca_0          13 KB
    python-3.6.7               |       h33f27b4_1        20.9 MB
    certifi-2018.10.15         |           py36_0         138 KB
    wheel-0.32.3               |           py36_0          53 KB
    pip-18.1                   |           py36_0         1.8 MB
    setuptools-40.6.2          |           py36_0         646 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        23.5 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

    certifi:        2018.10.15-py36_0
    pip:            18.1-py36_0
    python:         3.6.7-h33f27b4_1
    setuptools:     40.6.2-py36_0
    vc:             14.1-h0510ff6_4
    vs2015_runtime: 14.15.26706-h3a45250_0
    wheel:          0.32.3-py36_0
    wincertstore:   0.2-py36h7fe50ca_0

Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
wincertstore-0.2     | 13 KB     | ##################################################################### | 100%
python-3.6.7         | 20.9 MB   | ##################################################################### | 100%
certifi-2018.10.15   | 138 KB    | ##################################################################### | 100%
wheel-0.32.3         | 53 KB     | ##################################################################### | 100%
pip-18.1             | 1.8 MB    | ##################################################################### | 100%
setuptools-40.6.2    | 646 KB    | ##################################################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate tensorflow
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate


(base) C:\Users\wangh>

最后的注释即为激活环境或退出环境的命令行。



激活环境

(base) C:\Users\wangh>conda activate tensorflow

(tensorflow) C:\Users\wangh>

激活之后前缀变成了

(tensorflow)



在虚拟环境下安装tensorflow

pip install tensorflow

过程如下:

(tensorflow) C:\Users\wangh>pip install tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/05/cd/c171d2e33c0192b04560ce864c26eba83fed888fe5cd9ded661b2702f2ae/tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (45.9MB)
    100% |████████████████████████████████| 45.9MB 480kB/s
Collecting numpy>=1.13.3 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/51/70/7096a735b27359dbc0c380b23b9c9bd05fea62233f95849c43a6b02c5f40/numpy-1.15.4-cp36-none-win_amd64.whl (13.5MB)
    100% |████████████████████████████████| 13.5MB 972kB/s
Collecting gast>=0.2.0 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5c/78/ff794fcae2ce8aa6323e789d1f8b3b7765f601e7702726f430e814822b96/gast-0.2.0.tar.gz
Collecting tensorboard<1.13.0,>=1.12.0 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e0/d0/65fe48383146199f16dbd5999ef226b87bce63ad5cd73c840cf722637969/tensorboard-1.12.0-py3-none-any.whl (3.0MB)
    100% |████████████████████████████████| 3.1MB 1.4MB/s
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in c:\users\wangh\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages (from tensorflow) (0.32.3)
Collecting keras-preprocessing>=1.0.5 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fc/94/74e0fa783d3fc07e41715973435dd051ca89c550881b3454233c39c73e69/Keras_Preprocessing-1.0.5-py2.py3-none-any.whl
Collecting grpcio>=1.8.6 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/2f/bc/671ce1e13032cfaf6d4d8901019d376f8ce7f18ee046435bf18ee5782630/grpcio-1.17.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (1.5MB)
    100% |████████████████████████████████| 1.5MB 2.5MB/s
Collecting six>=1.10.0 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/67/4b/141a581104b1f6397bfa78ac9d43d8ad29a7ca43ea90a2d863fe3056e86a/six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting termcolor>=1.1.0 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/8a/48/a76be51647d0eb9f10e2a4511bf3ffb8cc1e6b14e9e4fab46173aa79f981/termcolor-1.1.0.tar.gz
Collecting astor>=0.6.0 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/35/6b/11530768cac581a12952a2aad00e1526b89d242d0b9f59534ef6e6a1752f/astor-0.7.1-py2.py3-none-any.whl
Collecting protobuf>=3.6.1 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e8/df/d606d07cff0fc8d22abcc54006c0247002d11a7f2d218eb008d48e76851d/protobuf-3.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl (1.1MB)
    100% |████████████████████████████████| 1.1MB 647kB/s
Collecting keras-applications>=1.0.6 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3f/c4/2ff40221029f7098d58f8d7fb99b97e8100f3293f9856f0fb5834bef100b/Keras_Applications-1.0.6-py2.py3-none-any.whl (44kB)
    100% |████████████████████████████████| 51kB 4.2MB/s
Collecting absl-py>=0.1.6 (from tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/0c/63/f505d2d4c21db849cf80bad517f0065a30be6b006b0a5637f1b95584a305/absl-py-0.6.1.tar.gz (94kB)
    100% |████████████████████████████████| 102kB 4.2MB/s
Collecting werkzeug>=0.11.10 (from tensorboard<1.13.0,>=1.12.0->tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/20/c4/12e3e56473e52375aa29c4764e70d1b8f3efa6682bef8d0aae04fe335243/Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl (322kB)
    100% |████████████████████████████████| 327kB 581kB/s
Collecting markdown>=2.6.8 (from tensorboard<1.13.0,>=1.12.0->tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/7a/6b/5600647404ba15545ec37d2f7f58844d690baf2f81f3a60b862e48f29287/Markdown-3.0.1-py2.py3-none-any.whl (89kB)
    100% |████████████████████████████████| 92kB 3.7MB/s
Requirement already satisfied: setuptools in c:\users\wangh\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages (from protobuf>=3.6.1->tensorflow) (40.6.2)
Collecting h5py (from keras-applications>=1.0.6->tensorflow)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/12/6c/00c38c5ce9322f1cc421d93217c44739646a106c61859622eccc297a5c05/h5py-2.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (2.3MB)
    100% |████████████████████████████████| 2.3MB 1.5MB/s
Building wheels for collected packages: gast, termcolor, absl-py
  Running setup.py bdist_wheel for gast ... done
  Stored in directory: C:\Users\wangh\AppData\Local\pip\Cache\wheels\9a\1f\0e\3cde98113222b853e98fc0a8e9924480a3e25f1b4008cedb4f
  Running setup.py bdist_wheel for termcolor ... done
  Stored in directory: C:\Users\wangh\AppData\Local\pip\Cache\wheels\7c\06\54\bc84598ba1daf8f970247f550b175aaaee85f68b4b0c5ab2c6
  Running setup.py bdist_wheel for absl-py ... done
  Stored in directory: C:\Users\wangh\AppData\Local\pip\Cache\wheels\18\ea\5e\e36e1b8739e78cd2eba0a08fdc602c2b16a4b263912af8cb64
Successfully built gast termcolor absl-py
Installing collected packages: numpy, gast, werkzeug, six, markdown, grpcio, protobuf, tensorboard, keras-preprocessing, termcolor, astor, h5py, keras-applications, absl-py, tensorflow
Successfully installed absl-py-0.6.1 astor-0.7.1 gast-0.2.0 grpcio-1.17.0 h5py-2.8.0 keras-applications-1.0.6 keras-preprocessing-1.0.5 markdown-3.0.1 numpy-1.15.4 protobuf-3.6.1 six-1.11.0 tensorboard-1.12.0 tensorflow-1.12.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.14.1

tensorflow安装完毕。

在这里插入图片描述

开始菜单里多出了一个Jupyter Notebook(tensorflow),点击这个就能默认在jupyter notebook中使用虚拟环境。



测试

import numpy as np
import tensorflow as tf

w = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)  # 创建w为0 类型为tf.float32

#定义cost函数 J=w^2 - 10*w + 25
cost = tf.add(tf.add(w**2, tf.multiply(-10., w), 25))

#调用tf自带的GradientDescentOptimizer 设置learning_rate = 0.01
#调用GradientDescentOptimizer自带的minize去降低cost
train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minize(cost)

#指定init方法
init = tf.global_variables_initialize()

#创建一个新的会话
session = tf.Session()

#在当前会话下运行init 然后打印w的当前值
session.run(init)
print(session.run(w))

#在当前会话下运行一次梯度下降 然后打印w的当前值
session.run(train)
print(session.run(w))

#执行1000次梯度下降 然后打印w当前值
for i in range(1000):
    session.run(train)
print(session.run(w))

在这里插入图片描述

结果,1000 + 1次迭代后w=4.999886,非常接近最优值5。



安装nb_conda

这一步的目的是为了能让你在Jupyter Notebook中添加conda,如果你不明白是什么,请跳过这步。

(tensorflow) C:\Users\wangh>conda install nb_conda
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: C:\Users\wangh\Anaconda3\envs\tensorflow

  added / updated specs:
    - nb_conda


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    jedi-0.13.1                |           py36_0         229 KB
    ipython_genutils-0.2.0     |   py36h3c5d0ee_0          39 KB
    wcwidth-0.1.7              |   py36h3d5aa90_0          25 KB
    webencodings-0.5.1         |           py36_1          19 KB
    pickleshare-0.7.5          |           py36_0          13 KB
    send2trash-1.5.0           |           py36_0          16 KB
    pyzmq-17.1.2               |   py36hfa6e2cd_0         401 KB
    backcall-0.1.0             |           py36_0          20 KB
    jsonschema-2.6.0           |   py36h7636477_0         104 KB
    notebook-5.7.2             |           py36_0         7.3 MB
    pygments-2.2.0             |   py36hb010967_0         1.4 MB
    terminado-0.8.1            |           py36_1          21 KB
    nbformat-4.4.0             |   py36h3a5bc1b_0         157 KB
    nbconvert-5.3.1            |           py36_0         422 KB
    six-1.11.0                 |           py36_1          21 KB
    testpath-0.4.2             |           py36_0          92 KB
    pywinpty-0.5.4             |           py36_0          47 KB
    nb_conda_kernels-2.2.0     |           py36_0          32 KB
    ipykernel-5.1.0            |   py36h39e3cac_0         156 KB
    bleach-3.0.2               |           py36_0         221 KB
    parso-0.3.1                |           py36_0         115 KB
    markupsafe-1.1.0           |   py36he774522_0          29 KB
    tornado-5.1.1              |   py36hfa6e2cd_0         666 KB
    ipython-7.2.0              |   py36h39e3cac_0         1.1 MB
    colorama-0.4.0             |           py36_0          24 KB
    prompt_toolkit-2.0.7       |           py36_0         482 KB
    nb_conda-2.2.1             |           py36_0          33 KB
    jupyter_core-4.4.0         |           py36_0          85 KB
    python-dateutil-2.7.5      |           py36_0         276 KB
    pandocfilters-1.4.2        |           py36_1          13 KB
    pandoc-2.2.3.2             |                0        21.0 MB
    decorator-4.3.0            |           py36_0          16 KB
    jupyter_client-5.2.3       |           py36_0         188 KB
    traitlets-4.3.2            |   py36h096827d_0         131 KB
    prometheus_client-0.4.2    |           py36_0          63 KB
    jinja2-2.10                |           py36_0         183 KB
    entrypoints-0.2.3          |           py36_2           9 KB
    mistune-0.8.4              |   py36he774522_0          54 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        35.1 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

    backcall:                0.1.0-py36_0
    bleach:                  3.0.2-py36_0
    colorama:                0.4.0-py36_0
    decorator:               4.3.0-py36_0
    entrypoints:             0.2.3-py36_2
    ipykernel:               5.1.0-py36h39e3cac_0
    ipython:                 7.2.0-py36h39e3cac_0
    ipython_genutils:        0.2.0-py36h3c5d0ee_0
    jedi:                    0.13.1-py36_0
    jinja2:                  2.10-py36_0
    jsonschema:              2.6.0-py36h7636477_0
    jupyter_client:          5.2.3-py36_0
    jupyter_core:            4.4.0-py36_0
    libsodium:               1.0.16-h9d3ae62_0
    m2w64-gcc-libgfortran:   5.3.0-6
    m2w64-gcc-libs:          5.3.0-7
    m2w64-gcc-libs-core:     5.3.0-7
    m2w64-gmp:               6.1.0-2
    m2w64-libwinpthread-git: 5.0.0.4634.697f757-2
    markupsafe:              1.1.0-py36he774522_0
    mistune:                 0.8.4-py36he774522_0
    msys2-conda-epoch:       20160418-1
    nb_conda:                2.2.1-py36_0
    nb_conda_kernels:        2.2.0-py36_0
    nbconvert:               5.3.1-py36_0
    nbformat:                4.4.0-py36h3a5bc1b_0
    notebook:                5.7.2-py36_0
    pandoc:                  2.2.3.2-0
    pandocfilters:           1.4.2-py36_1
    parso:                   0.3.1-py36_0
    pickleshare:             0.7.5-py36_0
    prometheus_client:       0.4.2-py36_0
    prompt_toolkit:          2.0.7-py36_0
    pygments:                2.2.0-py36hb010967_0
    python-dateutil:         2.7.5-py36_0
    pywinpty:                0.5.4-py36_0
    pyzmq:                   17.1.2-py36hfa6e2cd_0
    send2trash:              1.5.0-py36_0
    six:                     1.11.0-py36_1
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decorator-4.3.0      | 16 KB     | ##################################################################### | 100%
jupyter_client-5.2.3 | 188 KB    | ##################################################################### | 100%
traitlets-4.3.2      | 131 KB    | ##################################################################### | 100%
prometheus_client-0. | 63 KB     | ##################################################################### | 100%
jinja2-2.10          | 183 KB    | ##################################################################### | 100%
entrypoints-0.2.3    | 9 KB      | ##################################################################### | 100%
mistune-0.8.4        | 54 KB     | ##################################################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: - DEBUG menuinst_win32:__init__(196): Menu: name: 'Anaconda${PY_VER} ${PLATFORM}', prefix: 'C:\Users\wangh\Anaconda3\envs\tensorflow', env_name: 'tensorflow', mode: 'user', used_mode: 'user'
DEBUG menuinst_win32:create(320): Shortcut cmd is C:\Users\wangh\Anaconda3\python.exe, args are ['C:\\Users\\wangh\\Anaconda3\\cwp.py', 'C:\\Users\\wangh\\Anaconda3\\envs\\tensorflow', 'C:\\Users\\wangh\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe', 'C:\\Users\\wangh\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\Scripts\\jupyter-notebook-script.py', '%USERPROFILE%']
\ Enabling nb_conda_kernels...
Status: enabled

- Enabling notebook extension nb_conda/main...
      - Validating: ok
Enabling tree extension nb_conda/tree...
      - Validating: ok
Enabling: nb_conda
- Writing config: C:\Users\wangh\Anaconda3\envs\tensorflow\etc\jupyter
    - Validating...
      nb_conda 2.2.1 ok

done

在这里插入图片描述

在New的button下已经多出来一个Python[conda: env root],面板上多出来一个Conda,注意我们是在虚拟环境下启动的notebook。



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