【机器学习入门笔记1：anaconda一站式开发环境搭建】20190122

2019-01-22 by 崔斐然

计划使用anaconda集成开发环境

1、安装anaconda

2、部署TensorFlow和OpenCV

3、安装notebook

整个过程预计需要1小时左右，(更换清华源的话一般十分钟就好了)可以在旁边背背单词

清华镜像下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

20190216附加一件换源脚本：

脚本来自清华源：

wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py
# For yourself
python oh-my-tuna.py
# ...or for everyone!
sudo python oh-my-tuna.py --global
# Get some help
python oh-my-tuna.py -h

一键换源脚本，省时省力，详情：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/news/#oh-my-tuna

官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/#macos （直接下载非常慢，建议镜像下载，也可以安装迅雷下载）

TensorFlow同上

回到home

安装juputer，启动后测试代码：

import cv2
print('hello opencv')

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello tensorflow')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

喜欢pycharm的可以在偏好里配置，或在新建项目时使用已有环境

使用pycharm方法：

可以先下载免费试用版。拥有edu邮箱的可以使用免费专业版一年。

下面三个地方都填一下Python地址，注意选择你自己的安装位置，下面以我的anaconda位置为例。

最好三个都填一下吧

当出现下图的OpenCV时候则说明pycharm环境变量正确了

新建项目选择已有环境

测试代码：

import cv2

import tensorflow as tf
print("OpenCV is ok")
test=tf.constant('tensorflow is ok')
sess=tf.Session()
print(sess.run(test))

看到OpenCV is OK，TensorFlow is OK 则说明没有问题了。上面的警告是指

您下载的TensorFlow太low了，根本没有通过兼容AVX来Compile。如果您下载源代码在该电脑上重新compile，就可以支持AVX。其实你的电脑是支持AVX的，只是编译好的TensorFlow不支持。

import os
import tensorflow as tf
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 降低日志警告等级

data1 = tf.constant(2.5) # 定义一个常亮
data2 = tf.Variable(10, name='var')  # 定义一个变量
print(data1)
print(data2)

sess = tf.Session()
print(sess.run(data1))

init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(data2))

警告对于练习代码时候无关紧要，要紧的是赶快学会后面的内容。做生产时候再考虑这些问题叭(●´∀｀●)ﾉ

【机器学习入门笔记1：anaconda一站式开发环境搭建】20190122

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