Anaconda+tensorflow+pyTorch安装

Anaconda安装

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在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操做系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。Ubuntu环境下在终端执行

　　$ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本

或

　　$ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本

在安装的过程当中，会询问安装路径，按回车便可。以后会询问是否将Anaconda安装路径加入到环境变量（.bashrc)中，输入yes，这样之后在终端中输入python便可直接进入Anaconda的Python版本（若是你的系统中以前安装过Python，自行选择yes or no）。安装成功后，会有当前用户根目录下生成一个anaconda的文件夹，里面就是安装好的内容

查询安装信息

　　$ conda info

查询当前已经安装的库

　　$ conda list

安装库(***表明库lib名称）

　　$ conda install ***

更新库

　　$ conda update ***

Anaconda仓库镜像增长

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官方下载更新工具包的速度很慢，因此继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像，在终端或cmd中输入以下命令进行添加

　　　$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

　　　$ conda config --set show_channel_urls yes

Tensorflow安装

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在终端或cmd中输入如下命令搜索当前可用的tensorflow版本

　　$ anaconda search -t conda tensorflow

选择一个较新的CPU或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.3.0版本，输入以下命令查询安装命令

　　$ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu

使用最后一行的提示命令进行安装

　　$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu

conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库，若是你的Anaconda缺乏这些依赖库，会提示你安装。由于我以前已经安装过了，因此这里只提示安装Tensorflow。输入y并回车以后等待安装结束便可

• 也能够选择次高版本的Tensorflow安装，略稳定

进入python，输入

　　import tensorflow as tf

若是没有报错说明安装成功。

 

 

pyTorch安装

pyTorch 安装起来很简单, 它自家网页上就有很方便的选择方式:

 

 

根据你的状况选择适合你的安装方法, 我已本身为例, 我使用的是Linux, 个人 Python 是 2.7 版的, 有 GPU 加速, 那我就按上面的选:

而后根据上面的提示, 我只须要在个人 Terminal 当中输入如下指令就行了:

　　conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

我安装的是0.2.0版本的 torch, 安装 PyTorch 会安装两个模块, 一个是 torch, 一个 torchvision, torch 是主模块, 用来搭建神经网络的, torchvision 是辅模块, 有数据库, 还有一些已经训练好的神经网络（(VGG, AlexNet, ResNet)）能够直接用。.

安装成功！