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Anaconda+VSCode配置tensorflow开发环境的教程详解

看: 1505次  时间:2020-07-26  分类 : python教程

1. Anaconda

1.1 Anaconda简介

Anaconda是一个开源的python发行版本,是现在比较流行的python数据科学平台,可以对python的科学包做到有效管理。在配置python开发环境时,比如爬虫环境、数据分析环境、深度学习开发环境(tensorflow)等,会需要安装很多科学包。如果遇到什么包就报出“No module named”的错误,然后“pip install”未免太过麻烦。而且很多开发环境支持的python版本不同,混在一起的兼容性也很麻烦,Anaconda又维护了若干个虚拟开发环境来把我们常用的开发环境区分开,还有可视化界面管理起来十分方便。

1.2 Anaconda下载

Anaconda的官方下载地址如下:

https://www.anaconda.com/

点进去之后来到下载界面

Anaconda官网界面

三个图标提供三个平台的下载地址:Windows、macOS、Linux

Anaconda的下载界面

Anaconda提供两个最高版本的python下载,还有64位和32位可选。我用的是python3.7 64位的。

Anaconda的Windows平台下载

下载好之后是这样的

下载完成

1.3 Anaconda安装

我只能说,Anaconda的用户体验过于优秀,安装时没什么大坑(不像其它环境配置的过程中那个坑啊(ˉ▽ˉ;)…),所以既然我都安装完成了,就不按步骤上图了。只说几个注意的地方。

经过Next和I Agree之后,来到第一个抉择的地方,这块问题不大,按照recommend的Just me就行,如果需要能够给这台主机的其他用户使用,就选用all users。

在这里插入图片描述

然后选择安装路径,以前我是安到C盘的,这回改安D盘了(笔者的笔电是256的固态,C盘容量太小了~~>_<~~),到后期配置一些环境还要安装科学包,使用需求大的一定要注意自己的磁盘空间,后来膨胀到5G以上都是可能的。

在这里插入图片描述

安装前的最后一步是一切其它选项。

Add Anaconda to my PATH environment variable是一种不建议采取的选项。就是把Anaconda添加到PATH环境变量中,这个的后果我不太清楚,但可能对其他的一些命令产生冲突?建议的Anaconda使用方式是在开始菜单中(start menu)中用Anaconda Prompt来启动。

Register Anaconda as my default Python 3.7是把Anaconda的默认环境下的python设置为系统的默认python。这点我也不太懂,不过如果选择这个的话,在后来的Anaconda虚拟环境管理中,就不要随意向默认环境(base)添加科学包了。

在这里插入图片描述

一种建议的Anaconda启动方式

接下来就是install了,这个过程大概需要十分到二十几分钟?(来局王者吧_(:з)∠)_)

然后出现什么我记不清了。。好像有个什么跟Anaconda的联机支持有关的东西,其他博客上写的是Anaconda云和Anaconda支持。这个不用管它。

再后来,结束之前会让你安装一个VSCode。这个稍后会介绍,如果你选择安装的话,VSCode是会安装到C盘中的。

到此应该就结束了。

2. 在Anaconda下配置tensorflow

2.1 关于Anaconda Navigator

Anaconda Navigator在安装Anaconda后就已经安好了,启动方式是开始菜单(start menu)中找到Anaconda文件夹中的Anaconda Navigator,运行它。

在这里插入图片描述 Anaconda Navigator

Anaconda Navigator是Anaconda中的一个桌面图形用户界面,界面设计的对用户比较友好,可以免去我们在命令行程序中狂敲键盘安装科学包的烦恼,科学包搜索、鼠标一点、大功告成。跟本篇博客介绍的有关的,是左栏中的environment菜单,这里可以管理不同的虚拟开发环境,对环境中的科学包也都有可视化的管理,就像一个小仓库。base(root)虚拟环境是Anaconda的默认环境。

Anaconda的不同虚拟开发环境

2.2 tensorflow环境配置

Anaconda下的tensorflow配置有很多种方式,不过我觉得从Anaconda navigator来配置还是最舒服的。

首先先来新建一个tensorflow虚拟工作环境(上来就放base环境里可不是什么好习惯( ̄▽ ̄)")。

点击create,并输入环境名称和python版本还有R版本(如果需要的话)。

请注意,如果是创建tensorflow工作环境,请选择python3.5或python3.6,不要选择python3.7,目前的tensorflow不支持python3.7.R版本可以忽略。

创建虚拟环境

创建好tensorflow环境之后(笔者的tensorflow环境名字就叫tensorflow。。)可以看到tensorflow工作环境中有若干科学包,这都是创建环境之自动加入的一些默认包。

在这里插入图片描述

然后,点击tensorflow工作环境右侧的小箭头,并点击open terminal(这截不上图了),进入到Anaconda的tensorflow工作环境终端。或者,你也可以从之前说过的Anaconda prompt中,输入命令activate XX(工作环境名) 来进入tensorflow工作环境。

在这里插入图片描述

在终端中,输入命令pip install tensorflow,如果需要安装keras开发的话,还可以继续输入pip install keras。这两句命令一定是要在前面有(tensorflow)的命令行下输入的,这样才是在tensorflow虚拟环境下配置 之后这个Anaconda下的tensorflow就配置好了。

我比较不能理解的是为什么这种配置方法,在Anaconda navigator中的tensorflow环境下,看不到相关的科学包?!!(⊙ˍ⊙)?

再说一个Anaconda下安装科学包的小贴士。如果需要安装某个特定的科学包,还可以在Anaconda navigator的environment中的这个搜索栏中搜索,记得选择not installed或all,installed意思是搜索这个已安装的包(还没安装呢啊喂)。

搜索pandas科学包安装

对环境中的科学包的具体操作,可以点选科学包左侧的小方框,如果是已安装的,方框有绿勾,否则就是空白。

其它有关environment的操作在这个界面中都有很明确的体现,所以我说这个东西还是挺友好的。。Anaconda navigator就介绍到这了,如果我还会其他的就再补充。。

2.3 tensorflow配置结果测试

在tensorflow环境的终端中测试如下:

在这里插入图片描述

3.VSCode的配置

说实话,笔者在写这篇配置教程时,是第一次接触VSCode(打人别打脸_(:з)∠)_)。。作为某高校的大二CS学生,接触过的IDE用过稚嫩的codeblocks写C,用netbeans写Java,接触过一点eclipse因为不会用放弃了。。为了追求高B格用pycharm写python,还用过一本教程中介绍的jupyter notebook来写tensorflow和keras,我那弱不禁风的D盘中,工程文件夹狼藉一片,每次接触一个新的IDE都头疼,自己的文件管理的乱七八糟。不过!!!今天我认识了VSCode!这一款轻量、高颜值、多功能、人性化、多插件、内置Git(这我还真不懂)的微软baba的IDE!

嗯~ o( ̄▽ ̄)o下面介绍配置VSCode,来实现用VSCode写tensorflow。

我已经不记得刚进入vscode时是什么样子了…尽量还原的话,,大概是欢迎使用吧,最开始是英文版的。

在这里插入图片描述

3.1 VSCode汉化

首先在工具栏-查看-命令面板中,或CTRL+shift+P,调出命令面板,并在其中找到Configure Display Language

在这里插入图片描述

然后,在出现的配置文件中,把这个选项改成zh-CN,这块改的时候有提示信息的,还可以改成其他语言。

在这里插入图片描述

修改好保存,之后重启IDE,然鹅并没有如期的汉化成功,这是因为需要一个汉化插件,这里就不得不提我们VScode强大的插件功能了!!!像netbeans也有插件,不过vscode的插件管理也是非常好的!

在左侧仅有5个图标功能的栏中选择最后一个——扩展,然后搜索Chinese,得到如下插件。安装(install)简体汉化的那个就好了。

在这里插入图片描述

再次重启,就应该跟我一样是汉化界面了。。用过其它IDE的小伙伴应该都知道,每次新接触一个IDE都要为英文界面头疼,而汉化又要上网上找一些汉化包补丁什么的,VScode的汉化真的是挺方便的。

3.2 VSCode的Hello World

”Hello World“应该作为每个程序员在第一次使用IDE写程序时的神圣的测试样例!以希望今后给bug(不归)之路上的自己带来好运。IDE编写程序一般都需要创建一个工程,application或是project神马的。在VSCode中,工程的概念就是文件夹。没错,就是文件夹,“新建文件夹”的那个文件夹。。为了便于管理,创建一个用来存放VSCode工程的文件夹,这个文件夹内,再新建一个所谓的”工程“文件夹,名字自拟。

在这里插入图片描述

然后在VSCode中,打开这个文件夹,并在这个路径下,新建一个文件,比如说tfexercise.py,这是一个python文件。打开文件夹的快捷键是CTRL+K,接着CTRL+O。

在这里插入图片描述

然后就可以编写.py文件了,运行的话,是左边的第四个图标,快捷键是F5编译运行。编译运行之前确保选择好编译器,下一小节提到。

在这里插入图片描述

至于hello world这种简单的程序,用默认的编译器就可以。试试吧!

在这里插入图片描述

这里还有一个小贴士。在左上角调试边上有一栏可选项,其他的我不懂,第一个是current file(integrated terminal),就是输出终端是综合终端,是VSCode的标准配置,可以在IDE的终端窗口中查看输出。最后一个是current file(external terminal),这说的是输出终端是外部终端,要弹出一个外部终端窗口中查看输出。凭个人习惯来选吧,其他的选项,我不知道是做啥的。。。

external terminal

3.3 VSCode配置Anaconda环境

现在我们要选择编译器了,这样才能让VSCode顺利编译运行。由于我们的VSCode是通过Anaconda打包安装的,所以Anaconda的虚拟环境也是直接放到VScode的选项里了。在左下角的这里点击,就可以在上面看到虚拟环境列表,选择你需要的虚拟环境用来开发。

在这里插入图片描述

这块好像没什么好说的,选择完事之后就差不多可以写程序了。不过坑还是有的,,我就说一些我踩的坑((:з)∠)

我在选择tensorflow环境前就运行了一个tensorflow写的程序,当然过不了了,改完编译环境后,还是不通过。就是这里一直都是base,说明我一直都是base环境下运行的程序,后来把这里的那个当前命令终端窗口关掉了,在是(tensorflow)的那个终端里跑就好了。我觉得是这样?

在这里插入图片描述

你看这个终端窗口里,就没进入到Anaconda里面去。

在这里插入图片描述

然后这是一次tensorflow程序的成功运行。

在这里插入图片描述

另外终端窗口里的命令行也是可以输入执行命令的!

在这里插入图片描述

然后在运行的过程中,还会遇到缺少pylint的问题,这个按照提示安装就好了,如果还不行,试试知乎上的回答?https://www.zhihu.com/question/53938825

到这里和本文标题相关的事情就告一段落了吧~ 谢谢大家~

4. 参考文献

几个可能有用的链接。

[1]: https://code.visualstudio.com/

[2]: https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/

[3]: http://www.cognitivecoder.com/2017/12/28/setting-the-python-anaconda-environment-in-vs-code/

[4]: https://code.visualstudio.com/docs/getstarted/userinterface

[5]: 《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》,林大贵。

[6]: 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》,郑泽宇,梁博文,顾思宇。

[7]: https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/

总结

到此这篇关于Anaconda+VSCode配置tensorflow开发环境的文章就介绍到这了,更多相关anaconda VSCode配置tensorflow环境内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

标签:pandas  

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