深度学习环境配置4

许多粉丝反馈，报TypeError: array() takes 1 positional argument but 2 were given错误，可以修改pillow版本解决。

由于h5py库的更新，安装过程中会自动安装h5py=3.0.0以上的版本，会导致decode(“utf-8”)的错误！ 各位一定要在安装完tensorflow后利用命令装h5py=2.10.0！

好多人没有显卡想要配置深度学习环境，tensorflow-gpu那个博客就没有什么用了，搞个cpu的，这样配置起来也能用！

tensorflow-gpu版本的环境配置博客为https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104702142。

tensorflow：1.13.2 keras：2.1.5

Anaconda的安装主要是为了方便环境管理，可以同时在一个电脑上安装多种环境，不同环境放置不同框架：pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装，只需要使用conda create –n创建新环境即可。

同学们可以选择安装新版Anaconda和旧版的Anaconda，安装步骤没有什么区别。

旧版本anaconda的下载： 新版本的Anaconda没有VSCODE，如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda，百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。 链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA 提取码: i83n

新版本anaconda的下载： 如果想要安装最新的Anaconda，首先登录Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/。直接下载对应安装包就可以。 一般是下载64位的，下载完成后打开。

选择安装的位置，可以不安装在C盘。 我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable，这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中，配置会更加方便一些。 等待安装完之后，Anaconda的安装就结束了。

Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：

这里一共存在两条指令： 前面一条指令用于创建一个名为tensorflow的环境，该环境的python版本为3.6。 后面一条指令用于激活一个名为tensorflow的环境。

由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。

此时cmd窗口的样子为： 然后我们依次输入下述指令：

前面一条指令用于安装tensorflow==1.13.2。

后面一条指令用于安装keras==2.1.5。

但如果想要跑深度学习模型，还有一些其它的依赖库需要安装。具体如下：

如果想要更便捷的安装可以在桌面或者其它地方创建一个requirements.txt文件，复制上述内容到txt文件中。

使用如下指令安装即可。下述指令中，requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径，各位同学根据自己的电脑修改。

需要注意的是，如果在pip中下载安装比较慢可以换个源，可以到用户文件夹下，创建一个pip文件夹，然后在pip文件夹里创建一个txt文件。 修改txt文件的内容，并且把后缀改成ini

全部安装完成之后重启电脑。

我个人喜欢VSCODE，所以就安装它啦。其它的编辑软件也可以，个人喜好罢了。

最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。

直接加载VSCODE的官网https://code.visualstudio.com/，点击Download for Windows即可下载。

首先同意协议，点一下步。 其他里面的几个勾要打起来，因为这样就可以右键文件夹用VSCODE打开，非常方便。下一步。 继续下一步安装即可。

安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。

打开anaconda，切换环境。 安装VSCODE，安装完就可以launch一下了，之后就可以把VScode固定到任务栏上，方便打开。