Anaconda开发环境搭建--tensorflow学习

tensorflow的开发环境搭建有：Docker、Anaconda、本机中安装tensorflow。本文介绍使用Anaconda搭建的方法。

环境搭建

• 下载并安装Anaconda
• 下载并安装tensorflow
• 下载并安装notebook

下载Anaconda

Anaconda

Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。

在 https://www.anaconda.com/down... 网址中下载Anaconda。

Conda

conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

• packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
• 虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。

Anaconda内置多项应用

• Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形用户界面，众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现
• Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程
• qtconsole ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数
• spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境

安装Anaconda

打开Anaconda安装包安装，一直点继续，直到安装完成。

在左边菜单栏中可以看到四个选项，一般常用的是Home和Environments。Environments是你搭建开发环境的地方，你可以在Environments中创建一个开发环境，然后下载所需要的包即可。

创建开发环境

点击左下角create，弹出创建开发环境框，输入环境名和选择python类型即可。

下载tensorflow包

搜索tensorflow包，勾选要下载的包，然后点击右下角Apply即可。

Home是你搭建完开发环境后的工作台，在这里可以点击notebook来编写程序。例如：

选择开发环境

在Home工作台中，选择你要使用的工作台。

在工作台中你可以看到多种应用。例如：

• Jupyter Notebook
• Orange App
• QTConsole
• Glueviz
• Spyder
• RStudio

如果应用没有安装，可以点击应用的Install即可安装。如果已安装，点击Launch即可运行。

在这里我们点击运行Jupyter notebook来编写我们的tensorflow程序。

Jupyter notebook

Jupyter notebook 是一种 Web 文档。 Jupyte的出现就解决我们的各种麻烦，能够让我们把文本，图像和代码全部组合在一个文档中，而且，调试也特别的方便，大大的提高我们开发的效率。