配置深度学习环境:PyCharm +tensorflow + keras

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配置深度学习环境:PyCharm +tensorflow + keras

优惠券活动 2019-06-30 15:59:39 浏览2511
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配置深度学习环境:PyCharm +tensorflow + keras
说明
深度学习环境配置
环境:win10 | Ubuntu
pip安装慢时参考链接](https://blog.csdn.net/qq_24671941/article/details/84109697)

安装低版本

pip install tensorflow==1.5
pip install keras==2.0.8
pip install pandas
pip install matplotlib
1
2
3
4
卸载

eg: 卸载 keras

pip uninstall keras==2.0.8
1
使用 conda (Ubuntu)

查看已经创建的环境

conda env list

创建名称为py36_tf的环境

conda create -n py36_tf python==3.6.1

激活(进入)环境

conda activate py36_tf

安装指定版本的包

pip install tensorflow==1.5
pip install keras==2.0.8

退出环境

conda deactivate

复制环境

conda create -n py36_tf --clone py36_tf_copy

删除刚刚复制的环境

conda remove -n py36_tf_copy --all

pip修改镜像源(修改~/.pip/pip.conf配置文件),提高安装速度

没有该文件则创建,再将以下内容添加到新创建的pip.conf文件中

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip修改镜像源

使用tensorboard可视化
出现 OSError: [Errno 22] Invalid argument
修复Bug,找到manager.py文件 (路径为:XXXsite-packagestensorboardmanager.py)
如:“C:Users我的用户名Anaconda3envspy36_tfLibsite-packagestensorboardmanager.py”
如下图所示,注释掉洗线框中的内容
再添加粗线框中的内容即:serialize = lambda dt: int(dt.strftime("%S")),

cmd中运行 tensorboard --logdir tf_logs/ ,不再出错,如下图

复制上图的红色方框中的网址内容,前往Chrome浏览器打开即可

作者:拾一滴清水
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/weixin_43982238/article/details/91636629
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