一、windows安装keras:
只需3步:1、打开Anaconda prompt,输入conda install mingw libpython,进行下载;
2、输入conda install theano回车;
3、输入conda install keras(或者conda install -c conda-forge keras=2.0.2
)回车;
二、安装OpenCV:
输入:conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv
三、服务器操作:
1、卸载文件代码:pip uninstall Keras
2、下载文件代码:pip install Keras==2.1.6 或者 sudo pip install keras 或者 conda install ***
3、如果出现错误:Consider using the `--user` option or check the permissions. 就使用:pip install --user Keras==2.1.6
4、本地服务器中打开notebook:jupyter notebook --ip=192.168.2.183 --port=8888
5、服务器重启:reboot
6、删除anaconda:rm -rf ~/anaconda
7、杀死进程(释放内存):kill pid(pid代表的是进程编号)
四、linux服务器上配置深度学习环境:
1、下载anaconda3:wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh #64位系统
2、安装anaconda3:bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
3、创建运行环境:conda create -n tensorflow python=3.5。tensorflow(这是环境的名称,可以随意命名),python=3.5(这是环境里包含的东西,可以不写)
4、环境里下载需用的包:conda install scipy pandas(这是下载scipy、numpy、pandas);conda install jupyter notebook;conda install tensorflow;
5、安装gpu版的tensorflow: conda install tensorflow-gpu=1.9.0版本号 或者(conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu)或者使用pip下载,注意:同时使用pip和conda,可能会造成多个tensorflow版本,尽量使用同一个工具。
6、删除环境:conda env remove -n tensorflow