搭建深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境，建議還是使用anaconda比較容易些，本人試圖直接在python3.7下安裝tensorflow和keras失敗了，后來(lái)還是用anaconda搭建成功了。
介紹下過(guò)程：
安裝Anaconda
1.下載
下載地址為：https://www.anaconda.com/download/#linux
2.安裝anaconda，執(zhí)行命令：
bash ~/下載/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
3.在安裝過(guò)程中會(huì)顯示配置路徑
Prefix=/home/he/anaconda3/
4.安裝完之后，運(yùn)行python，仍是系統(tǒng)自帶的python信息，需自己設(shè)置下環(huán)境變量
5.在終端輸入$sudo vim /etc/profile，打開(kāi)profile文件
6.在文件末尾添加一行：export PATH=/home/he/anaconda3/bin:$PATH，其中，將“/home/he/anaconda2/bin”替換為實(shí)際的安裝路徑，保存。
7.重啟Linux
8.打開(kāi)終端，輸入python，出現(xiàn)如下界面，表明設(shè)置成功。
還可以用conda info 來(lái)查詢安裝信息
輸入conda list 可以查詢你現(xiàn)在安裝了哪些庫(kù)，常用的python, numpy, scipy名列其中。
如果你還有什么包沒(méi)有安裝上，可以運(yùn)行conda install ***? 來(lái)進(jìn)行安裝(***代表包名稱），如果某個(gè)包版本不是最新的，運(yùn)行conda update *** 就可以。
設(shè)置conda鏡像源
因?yàn)槟J(rèn)的conda安裝源在國(guó)外，安裝時(shí)會(huì)比較慢，建議改成國(guó)內(nèi)鏡像源，這樣安裝其他包時(shí)會(huì)比較快。
終端中運(yùn)行命令：
(1)清華源(TUNA)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --setshow_channel_urls yes
(2)中科大源(USTC)
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --setshow_channel_urls yes
安裝keras
先創(chuàng)建虛擬環(huán)境并安裝tensorflow
1.打開(kāi)終端
2.創(chuàng)建一個(gè)叫做keras的conda環(huán)境并激活
conda create -n keras python=3.6（我們使用Python3.6會(huì)更穩(wěn)定些）
conda activate keras
3.安裝tensorflow，輸入以下命令：
conda install tensorflow
4.至此，我們已經(jīng)安裝好了TensorFlow。接下來(lái)可以測(cè)試驗(yàn)證下是否可以使用。在命令行輸入：Python，進(jìn)入Python編程環(huán)境。 然后輸入：
? ? ? ? ? ? import tensorflow as tf
? ? ? ? ? ? hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
? ? ? ? ? ? sess = tf.Session()
? ? ? ? ? ? print(sess.run(hello))
正確的話，會(huì)輸出： Hello, TensorFlow!
在虛擬環(huán)境中安裝TensorFlow、Keras
1.首先，進(jìn)入keras環(huán)境，安裝ipython和jupyter。命令如下：
conda install ipython
conda install jupyter
2.然后，進(jìn)去Jupyter，直接輸入：
jupyter notebook （等待一下就會(huì)彈出瀏覽器，進(jìn)入Jupyter）
3.安裝scikit-learn,執(zhí)行命令：
conda install scikit-learn
4.安裝Keras,執(zhí)行命令：
conda install keras
至此，深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境就已經(jīng)安裝完畢了，可以通過(guò)命令
jupyter notebook
打開(kāi)notebook進(jìn)行開(kāi)發(fā)，輸入以下代碼，如果沒(méi)有報(bào)錯(cuò)，就證明環(huán)境安裝成功了。
import keras
注意：改完anaconda安裝源，安裝其他包時(shí)報(bào)錯(cuò)
我的報(bào)錯(cuò)信息：
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch/current_repodata.json>
解決方案：
1、創(chuàng)建channels配置文件的備份
cp ~/.condarc{,.bak}
查看配置文件的內(nèi)容
cat ~/.condarc.bak
channels:
? - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
? - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
? - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
? - https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
? - defaults
? - https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
? - https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda
? - bioconda
? - r
? - conda-forge
show_channel_urls: true
2、刪除部分內(nèi)容
修改后配置文件的內(nèi)容如下：
vim ~/.condarc
channels:
? - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
? - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
? - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
show_channel_urls: true
3、還不行就把配置文件中https改為http
