TensorFlow 1.15.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6安装教程

近期由于学习需要多次配置tensorflow相关环境，参考了多篇文章，多次踩坑之后总结的配置方法，记录一下配置过程，方便大家使用。
本文包括虚拟环境配置tensorflow和keras，以及numpy、pandas等常用python库的快速安装。

1 下载Anaconda

anaconda是个工具包，安装之后自带Jupyer Notebok、Spyder等工具，可以用来安装python包（pandas，numpy，matplotlib等）

照着教程安装和配置即可，文中6.增加镜像之后也需要，一同完成：
anaconda的安装与环境配置

2 创建虚拟环境

2.1 进入命令行

win+R输入cmd进入命令行模式

2.2 创建虚拟环境

创建环境tfenv并安装python3.6（tf1.15对应python3.6）：

conda create --name tfenv python=3.6

===> 输入y并回车

2.3 查看虚拟环境

conda info --envs

表示成功创建虚拟环境tfenv

3 安装tensorflow

显卡若是NVIDIA系列，则可下载GPU版，否则下载CPU版。

3.1 tensorflow CPU版

Anaconda下载部分已经增加了镜像，这部分不再赘述。

3.1.1 激活tfenv虚拟环境

activate tfenv

（tfenv）表示进入虚拟环境

3.1.2 安装tensorflow_cpu

pip install tensorflow==1.15.0

等于后面为要安装的tensorflow版本号

如果增加了镜像后下载还是很慢的话，可以用

pip install tensorflow==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.2 tensorflow GPU版

tensorflow GPU版需要下载对应版本的CUDA和cudnn
版本对应情况可见：版本对应

3.2.1 查看CUDA版本

我的电脑可以下载11.1版本的CUDA，可以向下兼容10.0版本。我按照11.1的版本对应下载后，会报错，所以我只安装了10.0及其相应版本。

3.2.2 下载CUDA

CUDA10.0下载 选择local

3.3.3 安装CUDA

可以默认地址，也可以修改

可以默认安装位置，也可以修改（建议在其他盘下新建同样的文件夹名NVIDAI GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0和NVIDAI Corporation\CUDA Samples\v10.0进行存储）要记住安装位置

完成安装，重启。
验证是否安装成功：
命令行输入：

nvcc -V

即为安装成功。

3.3.4 安装cudnn

下载cudnn需要注册NVIDIA账户
安装cudnn

下载完成后，得到

解压后得到几个文件

将cudnn的几个文件夹内的文件依次复制到CUDA安装的相应文件夹中，对应如图：

添加环境变量：
D:\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

3.3.5 安装tensorflow_gpu

激活tfenv虚拟环境

activate tfenv

（tfenv）表示进入虚拟环境

安装TensorFlow-GPU-1.15.0
命令行输入：

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

等于后面为要安装的tensorflow版本号

如果增加了镜像后下载还是很慢的话，可以用

pip install tensorflow-gpu==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.3.6 测试gpu

import tensorflow as tf
a=tf.test.is_built_with_cuda()
b=tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False,min_cuda_compute_capability=None)
print(a)
print(b)

都为True，则安装成功。

3.3 测试tensorflow

测试安装是否成功

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

输出：b'Hello, TensorFlow!'

4 安装keras库

根据相应的版本对应，应下载2.3.1的keras
版本对应

pip install keras==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5 安装其他python库

由于新建的虚拟环境中没有一些python库，需要安装其他python库如numpy、pandas、matplotlib、sklearn等，依旧可以在命令行中相应虚拟环境中使用：

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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