A、アナコンダの変更国内のミラー元
または、外部ネットワークは、ソースを変更しない、あまりにも不安定なものをダウンロードしてインストールするには遅すぎる前に言っていない仕事、ソースのための最高のアナコンダそう。
今ではそうです。アナコンダのサポートが優れている清華大学とUSTCの源であると思われる、USTCは、私が使用しているということです、それは清華ソースを更新する前に停止され、また、非常に安定しているが、私は聞いた最近それが真実であるならば（知らないより見えましたA）。
他のソースで
アナコンダ変更ソースは、直接ライン上の2つのコマンドを実行し、非常にシンプルである
清華ソース
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
USTCソース
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
ソースを表示
conda config --get channels
削除ソース
conda config --remove-key channels
ここで参照がブログhttps://blog.csdn.net/kaige2111/article/details/90727476
第二に、仮想環境を作成し、アクティブに
既に書かれたとして、便宜上、ここで再び書き込みます。
conda create -n 环境名字（自己写） python=3.6
source activate 环境名字
各使用後のライン上で活性化されています。仮想環境で終了します
source deactivate
第三に、インストールTensorFlow_gpu
仮想環境のアクティブ化
インストールアナコンダを
conda install ‐‐channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow‐gpu=1.9.0
tensorflow-GPUインストールされ、独自のバージョン番号を確認、ここでは1.9.0です。あなたは、このバージョンをインストールすることが判明した場合、そのようなtensorflow-GPU = 1.13.1一切あり、それを直接することができるありません
インストールするために使用されていないピップ
sudo pip install tensorflow‐gpu==1.13.1
一般的に、我々はなりkerasも上にインストールすること置きます
conda install keras或者
pip install keras
第四に、インストールjupyterノート
アナコンダを使用したインストール
conda install ipython
conda install jupyter
ピップを使用したインストール
sudo pip install ‐i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter
ターミナルで直接使用する場合
jupyter notebook
Jupyterノートブックを開いて使用することができます。
