在linux服务器上配置anaconda和Tensorflow,并运行

1. 查看服务器上的Python安装路径：

whereis python

2. 查看安装的Python版本号：

python -V

3. 安装Anaconda：

1）下载 Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh安装文件；

直接在官网下载挺慢的，建议使用清华镜像（可以把pip的源也换成国内的，pip install也会快很多）：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

在最近的日期中，选择一个对应自己系统版本的Anaconda3安装包，x86_64表示兼容32位和64位系统。右键复制链接，在linux中使用wget下载。

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

如果提示没有wget，使用yum安装：

yum -y install wget

2）打开终端， 输入：

bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

• 阅读license,一步步回车阅读(出现more时通过回车往下看)
• 输入yes,表示接受license
• 设置安装路径,这里使用默认安装路径,直接输入回车即可
• 确认是否将Anaconda的安装路径添加到环境变量中,输入yes

关于这里一定要注意:

如果在安装过程中,该步没有选择yes,那么Anaconda的安装路径不会被添加到环境变量中,安装结束后会出现如下信息：

Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location
to PATH in your /home/tingting/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>
You may wish to edit your .bashrc or prepend the Anaconda2 install location:
$ export PATH=/home/tingting/anaconda2/bin:$PATH
Thank you for installing Anaconda2!

当时也没有注意这个信息，没有管，结果安装完anaconda后，发现根本不能使用，才注意到这条信息，原来，Anaconda的bin路径并没有被添加到PAHT环境变量中，所以需要在命令行中输入如下命令：
export PATH=/home/hwy/anaconda2/bin:$PATH

将anaconda的bin路径添加到环境变量PATH中。

---

对于环境变量的更改,必须要新打开一个terminal才能生效！

打开新的terminal,输入Jupyter notebook,发现jupyter被成功安装了。

source activate # 进入conda环境 出现(base)则说明安装成功
source deactivate # 退出conda环境

4. 利用anaconda安装tensorflow

1 建立一个 conda 计算环境

• Create a conda environment called tensorflow:

• conda create -n tensorflow python=3.7

• 

  2. 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow

• Activate the environment and use pip to install TensorFlow inside it.

  • source activate tensorflow

    

• 安装不同版本的python：默认安装最新版本

1. 对于GPU版本：

• conda create --name tensorflow-gpu python=3.6

1. 对于CPU版本：

• conda create --name tensorflow python=3.6

• 　　指定安装tensorflow版本：

　　

pip install tensorflow-gpu==1.4.

　　

• 退出tensorflow环境

conda deactivate

• 3.  如何在jupyter中使用tensorflow

  (1) 出现了问题
  安装如上方法安装了jupyter和tensorflow,结果,利用jupyter无法使用tensorflow
  

  也没有查到特别有针对性的解决这个问题的资料,好像是因为jupyter的安装路径和tensorflow的路径之间的问题,具体的现在还不是很清楚

  (2)如何解决?
  应该是在conda的tensorflow环境下没有jupyter,它无法使用之前anaconda安装的jupyter,那么,简单粗暴的方法就是在当前的conda-tensorflow环境下,再安装一次jupyter:

  打开terminal
  激活conda tensorflow环境:source activate tensorflow
  安装notebook:conda install ipython
  安装jupyter:conda install jupyter
  安装完成,仍在conda tensorflow的环境下,输入jupyter notebook,打开http://localhost:8889/tree#
  import tensorflow,发现tensorflow可以使用了

  参考:http://stackoverflow.com/questions/35771285/using-tensorflow-through-jupyter-python-3

  (3)两个jupyter

  在正常的ternimal中打开的是之前在安装anacodna时安装的jupyter,在正常的terminal下 查看jupyter的安装路径
  which ipyhon

• 

  它在anaconda的路径下的bin文件夹中
  在conda tensorflow环境下打开的jupyter是在conda tensorflow环境下新安装的tensorflow,与上面的jupyter不同
  它在conda的env下的tensorflow的bin文件夹下
  从下图可以想起地看到,两个jupyter的安装路径完成不同

• 

• 后续如果需要在使用tensorflow时使用其他的库,也一定要在对应的conda环境下安装，否则指定的库找不到。

  (4) 缺少模块及安装
  - ImportError: no module named Image, ImportError: no module named PIL
  解决:conda install pillow

• 运行Tensorflow环境下的jupyter notebook:  

查看当前有多少个环境：

conda env list