linux-Anaconda+conda创建python-tensorflow虚拟环境

Anaconda 安装包可以到清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载可选择之前的版本。或者https://www.anaconda.com/download/#linux官网下载地址,最新版本。

不添加镜像,或者添加清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/好处是下载快(其实我感觉差不多速度)自行选择。清华镜像添加是执行下面几句

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

然后执行 bash bash Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh、 我官网下的最新版。 然后一路回车,出现下面这个时候,输入yes. Do you accept the license terms? [yes|no] [no] >>> yes #这输入yes 然后出现 Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location to PATH in your /home/wn/.bashrc ? [yes|no] [no] >>> yes #[no]的意思是默认no,这输入yes

Appending source /home/wn/anaconda2/bin/activate to /home/wn/.bashrc
A backup will be made to: /home/wn/.bashrc-anaconda2.bak

需要重新开启新的服务器。

最后然后出现

Anaconda is partnered with Microsoft! Microsoft VSCode is a streamlined
code editor with support for development operations like debugging, task
running and version control.
To install Visual Studio Code, you will need:
  - Administrator Privileges
  - Internet connectivity

Visual Studio Code License: https://code.visualstudio.com/license

Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]

#让你安装VS,不安,输入no

然后我们接下来创建虚拟环境

# 创建一个名为S2P的环境,指定Python版本是2.7
conda create --name S2P python=2.7

#查看刚才创建的所有环境
conda list env

# activate激活S2P
source activate S2P
# 激活后,会发现terminal输入的地方多了S2P的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认环境从PATH中去除,再把当前2.7加入PATH


python --version
# 可以看到系统已经切换到了2.7的环境

# 如果想返回默认的python环境,运行

source deactivate S2P


# 删除刚才创建的环境S2P
conda remove --name S2P --all

接下来在虚拟环境中安装tensorflow anaconda search -t conda tensorflow #查看版本和资源

image.png

然后决定你想要下载哪个版本

 anaconda show cjj3779/tensorflow-gpu
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Name:    tensorflow-gpu
Summary: TensorFlow helps the tensors flow
Access:  public
Package Types:  conda
Versions:
   + 1.4.0

To install this package with conda run:
     conda install --channel https://conda.anaconda.org/cjj3779 tensorflow-gpu

根据提示,我们可以执行 conda install --channel https://conda.anaconda.org/cjj3779 tensorflow-gpu 当然,可以选择清华的

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/#这里有各种资源
tf.__version__
tf.__path__

执行上面两句话,就可以了

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