tensorflow学习之Anaconda开发环境搭建

tensorflow的开发环境有不少，能够在Docker上搭建，也可使用Anaconda管理工具搭建，也能够直接在本机中安装tensorflow。在这里为了工具包的方便管理，我选择使用Anaconda搭建。

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是什么？

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 www.anaconda.com/download/#m… 网址中下载Anaconda。

Conda是什么？

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

• packages 管理： 可使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，而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 这些在数据分析中经常使用的包。另外值得一提的是，conda 并不单单管理Python的工具包，它也能安装非python的包。好比在新版的 Anaconda 中就能够安装R语言的集成开发环境 Rstudio。

• 虚拟环境管理： 在conda中能够创建多个虚拟环境，用于隔离不一样项目所需的不一样版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同窗们，咱们也能够创建 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不一样版本的 Python 代码。

Anaconda的优势

Anaconda经过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工做流程。不只能够方便地安装、更新、卸载工具包，并且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不一样的虚拟环境隔离不一样要求的项目。

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，众多管理命令也能够在 Navigator 中手工实现

• Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，能够编辑易于人们阅读的文档，用于展现数据分析的过程

• qtconsole ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 能够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。

使用Anaconda Navigator

Anaconda安装后，能够从菜单中看到它包含几个应用程序，其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。 Anaconda Navigator是Anaconda发行包中包含的桌面图形界面，能够用来方便地启动应用、方便的管理conda包、环境和频道，不须要使用命令行的命令。Navigator能够从Anaconda Cloud或本地Anaconda仓库中搜索包。提供了Windwos、maxOS和Linux版本。Anaconda Navigator主界面以下：

在左边菜单栏中能够看到四个选项，通常经常使用的是Home和Environments。Environments是你搭建开发环境的地方，你能够在Environments中建立一个开发环境，而后下载所须要的包便可。例如：

建立开发环境

点击左下角create，弹出建立开发环境框，输入环境名和选择python类型便可。

下载tensorflow包

搜索tensorflow包，勾选要下载的包，而后点击右下角Apply便可。

Home是你搭建完开发环境后的工做台，在这里能够点击notebook来编写程序。例如：

选择开发环境

在Home工做台中，选择你要使用的工做台。

在工做台中你能够看到多种应用。例如：

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

若是应用没有安装，能够点击应用的Install便可安装。若是已安装，点击Launch便可运行。

在这里咱们点击运行Jupyter notebook来编写咱们的tensorflow程序。

Jupyter notebook是什么？

Jupyter notebook 是一种 Web 文档。写过项目的都知道，咱们在编译器写代码，而后又去打开word或者其余的文本编辑工具去写开发文档，并且调试也不是很是的方便，是否是感受特麻烦。 Jupyte的出现就解决咱们的各类麻烦，可以让咱们把文本，图像和代码所有组合在一个文档中，并且，调试也特别的方便，大大的提升咱们开发的效率。

以上内容是咱们须要搭建Anaconda开发环境的所有内容。搭建完成后，你就能够编写tensorflow的相关程序啦。