在 Anaconda 虛擬環境下安裝 Tensorflow 與 Keras

woff

深度學習 ( Deep Learning ) 是機器學習的一個分支，也是人工智慧領域中成長最快速與應用最廣泛的一個學科。如果我們想要學習深度學習模型，可以再另外安裝 Tensorflow 和 Keras 這兩套深度學習套件。

為了配合 Tensorflow 所支援的 Python 版本，我們可以利用 Anaconda 虛擬環境來產生全新的 Python 環境，以避免 Anaconda 裡新版的 Python 版本可能與 Tensorflow 會的相容性問題。

利用命令提示字元輸入命令視窗建立tensorflow虛擬環境。

(1.) 按下搜尋圖示，輸入cmd，點選 [命令提示字元] 以啟動命令提示字元視窗。

(2) 建立工作資料夾pythonwork，並且切換進入這個工作資料夾裡：

以後如果要儲存的東西，都會在同一個資料夾，在找尋資料的時候比較方便，database 也會比較好備份。

1. md \pythonwork
   
2. cd \pythonwork

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前面加斜線的意思是根目錄，就不會在現在的資料夾往下建立，而是直接在根目錄建立 pythonwork 這個資料夾。

(3.) 接下來，使用 conda 命令來建立一個命名為 tensorflow 的虛擬環境，並在裡面安裝 Python 3.5 版本。接下來再用這個虛擬環境來安裝 tensorflow
的 CPU 版本。

1. conda create --name tensorflow python=3.5

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執行畫面如下 :

建立一個命名為tensorflow的虛擬環境

畫面會出現 “Proceed([y]/n)?”，按下 y 之後，會開始安裝tensorflow虛
擬環境，並且安裝套件。

執行畫面會出現Proceed([y]/n)? 按下 “y”執行安裝

利用activate tensorflow 命令啟動tensorflow的anaconda虛擬環境(若要
關閉虛擬環境則是使用deactivate tensorflow):

進入前到Anaconda點選 CMD.EXE prompt

1. conda activate tensorflow

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啟動tensorflow的anaconda虛擬環境

安裝 Tensorflow : 選哪個都可

1. conda install tensorflow

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1. pip install tensorflow

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畫面一樣會出現 “Proceed([y]/n)?”，按下 y 之後，開始安裝。

安裝 Tensorflow cpu or gpu:

1. pip install tensorflow-gpu

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1. pip install tensorflow-cpu
   

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安裝 Keras :

1. conda install -c conda-forge keras

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畫面一樣會出現 “Proceed([y]/n)?”，按下 y 之後，開始安裝。

在 tensorflow 的虛擬環境底下安裝 jupyter notebook。

1. conda install jupyter notebook

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按下 y 安裝 jupyter notebook

(4.) 在 Jupyter Notebook 中輸入測試碼來測試 Tensorflow 是否安裝成功。

在已安裝好的 Anaconda 資料夾中開啟剛剛安裝的 Jupter Notebook(tensorflow)。

在已安裝好的 Anaconda 資料夾中開啟剛剛安裝的 Jupter Notebook(tensorflow)。

進入到 Jupyter Notebook 的頁面後，按下右上方的 New >> Python3，開啟直譯器的編輯畫面。

在新的 cell 中輸入以下程式碼，確認是否已經成功安裝 Tensorflow。

1. import tensorflow as tf
   
2. hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
   
3. sess = tf.Session()
   
4. print(sess.run(hello))

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按下 shift + enter 或是上方的 Run 按鈕執行這幾行敘述。
執行結果如下，代表 Tensorflow 已經成功安裝。

這樣就安裝好 TensorFlow 、並且可以執行了 !

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