Ubuntu18.04环境下Anaconda的安装，conda使用，tensorflow的安装

布满荆棘的人生 2022-03-01 15:36 741阅读 0赞

这篇文章已经到不得不写的时候了。  
当时，有人教我。我不注意下载Anaconada（python3.7）  
之前用里面的jupyter也没什么问题。  
但是，当安装tenserflow的时候就头大了。  
tensorflow目前python支持的最高版本是python3.6。  
那把Anaconada(python3.7)，降成3.7？？[官网上下载的anaconda 3.6中把python降级到3.5][anaconda 3.6_python_3.5]  
我是没有成功。我也觉得这样不是特别靠谱。  
下面说正事。  
系统：Ubuntu18.04  
目的：Anaconda的安装，conda的使用，tensorflow的安装  
注：刚接触的话，安装Anaconda，就行。等需要tensorflow的时候，可以再回头安装。

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# Anacoda的安装 #

第一种是到官网下载，安装：[https://www.anaconda.com/distribution/][https_www.anaconda.com_distribution]  
第二种是使用清华源：我推荐这个方法。  
在此之前，我修改了源：[ubuntu中清华源的配置][ubuntu]

1.  下载  
    首先是去清华源下载：[Anaconda 镜像使用帮助——清华源][Anaconda]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70]下载哪个版本忘了，好像是这个Anaconda3-5.0.1-Linux-x86\_64.sh  
    (这个大体版本在这，不碍事。我下载的是python3.7，后来建立一个python3.6的环境就好。最好还是下载对应下载python3.6的版本)
2.  安装

bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh//这个看你的下载位置，运行下就好

中间会有，是否接受license，输入yes ；是否修改默认路径，depend on yourself；是否将Anaconda3加入到环境变量中，选yes；  
执行命令source ~/.bashrc使得上面更新的环境变量生效

1.  检测  
    通过打开一个Anaconda图形化界面来验证安装是否成功。

anaconda-navigator

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]如果暂时还不熟悉命令行的话，可以在这里面进行相应的操作。  
我电脑运行慢，用命令行快些。下面是命令行的简单介绍

# tensorflow的安装 #

上一个步骤安装完成后，我建议理解立即执行下面的语句  
这是，TUNA 提供的 Anaconda 仓库镜像  
注意，下面是两个。很多文章里面不知道为什么只有一个。

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

> 这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。 链接: [https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451][https_www.jianshu.com_p_2f3be7781451]

因为我Anaconda对应的python环境是3.7。  
但是目前tensorflow对应的python最高只有3.6。

1.  所以创建一个叫做 tensorflow 的 环境来运行某一版本的 Python。（这一点Anaconda是极好的）  
    （当然，我电脑里面原来就有python3.6.8。如果没有，不知道是否需要提前装一个：sudo [apt][] install python3.6）

conda create -n tensorflow python=3.6

1.  使用如下命令来激活 名为tensorflow 环境：

$ source activate tensorflow
    (tensorflow)$  # 这时你的前缀应该变成这样

1.  运行如下格式的命令来在你的环境中安装 TensorFlow：

(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade tfBinaryURL

这一步先不运行。应为tfBinaryURL ,还不知道是什么。（ tfBinaryURL 是 TensorFlow Python 包的 URL）  
我们可以在清华源中，进行选择：[TensorFlow 镜像使用帮助][TensorFlow]  
我先用个cpu的完成吴恩达老师的作业再说，哈哈。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
3.2安装补充（2019/4/26）  
[别再使用pip安装TensorFlow了！用conda吧][pip_TensorFlow_conda]

> conda install tensorflow

1.  退出tensorflow环境：

source deactivate tensorflow

上面tensorflow就安装成功了。  
如果此时在该环境中，用jupyter运行吴恩达老师的代码，还是报错。  
如果提示，没有tensorflow，就重装下jupyter。  
如果提示，缺少h5py，就conda install h5py。  
总之是，缺啥装啥。

# conda使用 #

1.  conda的环境管理

#创建环境
    #<env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”
    #<package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。
    conda create --name <env_name> <package_names>
    
    #激活环境（windows没有source）
    source activate <env_name>
    
    #退出环境
    source deactivate
    
    #显示已创建环境
    #我习惯用第一种
    conda env list
    conda info -e
    conda info --envs
    
    #删除环境
    conda remove --name <env_name> --all
    
    #复制环境
    conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

1.  conda包管理

#安装包
    conda install --name <env_name> <package_name>#指定环境中安装包
    conda install <package_name>#在当前环境中安装包
    
    #卸载包
    conda remove --name <env_name> <package_name># 卸载指定环境中的包
    conda remove <package_name>#卸载当前环境中的包
    
    #查找包
    conda search <text>#模糊查找
    conda search --full-name <package_full_name>#精确查找
    
    #获取当前环境中已安装的包信息
    conda list
    
    #更新包
    conda update --all#更新所有包
    conda upgrade --all#更新所有包
    conda update <package_name>#更新指定包
    conda upgrade <package_name>#更新指定包

上面我基本够用。详细：[官网][Link 1]

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参考文章：

1.  [虚拟机中在Ubuntu16.04下安装 Python3.6+Anaconda+TensorFlow][Ubuntu16.04_ Python3.6_Anaconda_TensorFlow]
2.  [使用Anaconda进行环境和包的管理][Anaconda 1]
3.  [Anaconda使用、conda的环境管理和包管理][Anaconda_conda]
4.  [**在 Ubuntu 上安装 TensorFlow**][Ubuntu _ TensorFlow]
5.  [**Anaconda介绍、安装及使用教程**][Anaconda 2]

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如果最后还有问题的话（驱动方面），可以参看下面两篇文章：  
[Ubuntu 18.04安装NVIDIA显卡驱动教程][Ubuntu 18.04_NVIDIA]  
[jupyter notebook import error但是命令提示符import正常][jupyter notebook import error_import]

可以用 ipython kernelspec list 来查看jupyter notebook的kernel环境  
[安装pil需要python2.7的环境，可以用 conda info pil 查看。用pillow来try try][pil_python2.7_ conda info pil _pillow_try try]:一个环境中最好只用一个python版本。

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经过一番折腾。可以稳定的使用tensorflow。  
我先创建一个环境。  
在环境中安装tensorflow。（紧接着，要紧接着）  
安传jupyter 。  
之后，缺少什么，安装什么就好。  
有意思的是，我安传pillow之后，jupyter变成中文的了。好像和附带安装的其他三个东西有关，不清楚。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

[anaconda 3.6_python_3.5]: http://f.dataguru.cn/thread-841874-1-1.html
[https_www.anaconda.com_distribution]: https://www.anaconda.com/distribution/
[ubuntu]: https://blog.csdn.net/sinat_38816924/article/details/88746155
[Anaconda]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220301/413ac875660c44899686fd72320ec3b7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220301/7c368a9833da4fd2ac87fc278b4b8e64.png
[https_www.jianshu.com_p_2f3be7781451]: https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451
[apt]: https://blog.csdn.net/sinat_38816924/article/details/88746631
[TensorFlow]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220301/67d25c0b5d8141bc8f1b2cfbf9abbd21.png
[pip_TensorFlow_conda]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/46579831
[Link 1]: https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html
[Ubuntu16.04_ Python3.6_Anaconda_TensorFlow]: https://blog.csdn.net/rinez/article/details/79051971
[Anaconda 1]: https://blog.csdn.net/u012343179/article/details/76146815
[Anaconda_conda]: https://www.cnblogs.com/bymo/p/8320978.html
[Ubuntu _ TensorFlow]: https://tensorflow.juejin.im/install/install_linux.html#toc-16
[Anaconda 2]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
[Ubuntu 18.04_NVIDIA]: https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157170.htm
[jupyter notebook import error_import]: https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/77982294
[pil_python2.7_ conda info pil _pillow_try try]: https://blog.csdn.net/jasonLee_lijiaqi/article/details/79323579
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM4ODE2OTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220301/54f950471c1b4459a2ddee409da6b955.png