spyder

刚开始学习tensorflow和opencv这一块的知识，所以用博客这个平台来把自己这段学习的经历与感想写下来。 tensorflow和opencv则用Anaconda来下载和配置环境。 下载Anaconda，官网下载又慢又容易断，推荐一个网站：清华镜像，你可以自己去摸索。附上下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe （64位的） 然后是Anaconda的安装过程， 第一个安装界面的两个选项都要选上 ，然后一路点是就行，安装路径自己选则也可。 安装好后打开Anaconda，点击左上角的第二个选项Environments，如图所示 接下来安装配置tensorflow。点击下方的Create，出现如图所示对话框，输入tensorflow，点击create按钮 接下来选中tensorflow，在右上方做如下选择 选中相应模块后点击下方的Apply进行安装 安装过程极其慢，所以安装之前，先在命令行工具里输入如下命令 conda config --add channels https: //mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config -- set show_channel

有时候，为了使用比较干净的开发环境，或者为了测试一些版本的扩展库，我们可能需要创建虚拟开发环境，在不同的虚拟开发环境中，只安装需要的扩展库，这样可以最大程度上减少不同扩展库之间的兼容性带来的冲突或其他问题。 Anaconda3目前已经成为Python社区人见人爱的一套软件，提供的Jupyter Notebook和Spyder更是让人无法拒绝的Python开发环境，尤其是数据分析和科学计算与可视化领域的科研人员和工程师，更是必备的IDE之一。 为了能够正常使用Anaconda3创建虚拟开发环境，首先最好保证在安装Anaconda3时已经勾选“添加环境变量”，如果没有的话，安装完成Anaconda3之后可以手动添加和配置环境变量。本文以Win10 64位为例，首先打开资源管理器，右键单击“此电脑”，在弹出的菜单中单击“属性”，在弹出的窗口中单击“高级系统设置”，如下图 在弹出的窗口中单击“环境变量”，弹出下面的窗口 在上面的窗口中双击“Path”，弹出下面的窗口，如果没有红色矩形内的几个路径，就单击右侧的“新建”添加新的路径，让Path变量包含下图中红框内的几个路径。 接下来，进入命令提示符cmd环境，执行命令conda create -n pythonTensorflow python=3.5创建一个基于Python 3.5的虚拟开发环境，如下图 然后再执行命令conda

参考博客：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80464000 尽管有pycharm和spyder这样的IDE可以编写python程序，但是它们都打开慢，耗资源，ulipad虽然也很小巧，但是觉得不如notepad++用着顺手，于是就想用notepad++配置一下。 打开notepad++,在菜单栏单击“运行”菜单，在下拉菜单中选择“运行”。 接着会弹出这个窗口 在文本框中输入如下内容： cmd /k cd /d " $(CURRENT_DIRECTORY) " & python " $(FULL_CURRENT_PATH) " & ECHO. & PAUSE & EXIT 然后点击保存，会弹出如下对话框： 在文本框中输入名字，由于是配置python运行快捷键，可取名为 run_python。 下面是设置快捷键，可设置 ctrl+F5作为快捷键，单击CTRL左侧的复选框然后在None下拉菜单中找到F5，选中。 这样就配置好了。接着就可以在notepad++上使用ctrl+F5运行程序了。 命令的解释： cmd /k cd /d " $(CURRENT_DIRECTORY) " & python " $(FULL_CURRENT_PATH) " & ECHO. & PAUSE & EXIT cmd /k ：

1. 安装好Anaconda3版本 (1) 注：可以发现最新版本是 Anaconda5 了（没关系，下载就是了） (2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选，安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的。 (3) 安装好了后，运行 开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt conda list 可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。 2. 安装Tensorflow 有两种方法可以安装： [方法一] cpu版本 ： pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow [方法二] gpu版本 ： pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN 本文限于篇幅，只总结了方法一的安装流程 方法一：CPU版本 (1) 写这篇文章时，TensorFlow在Windows下已经支持支持Python 3.6版本。 (2) 打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua

1.安装anaconda3 　　不同版本的anaconda对应着不同的Python，刚开始我下载最新的anaconda软件，最后发现它配套的Python是3.7版本，tensorflow还不支持，白折腾了一阵子。 　　首先我们先下载anaconda的安装包，我是用的Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64，对应的Python是3.6.4。 　　 　　 　　anaconda的安装很简单，安装完成之后我们可以通过Anaconda Prompt的conda list命令进行查看其中的包。 　　 　　同时我们也可以打开spyder软件，通过调用其中的一些包进行编程检验。 　　下面便是一个决策树的简单应用，使用的是sklearn。 　　 　　 2.安装tensorflow（介绍cpu版本，GPU等用到再补充） 　切记：用管理员的身份打开anaconda prompt　然后输入conda create –n tensorflow python=3.6 　　 接着激活环境：输入activate tensorflow 　　 到这一步并没有结束！！ 接下来在tensorflow环境中使用pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow这个命令 　　 接着输入检测代码： import tensorflow as tf