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Anaconda配置tensorflow 1.4.0 + pyt

Anaconda配置tensorflow 1.4.0 + pyt

作者: Zi青_6709 | 来源:发表于2021-01-12 02:26 被阅读0次

    为了顺利运行从GitHub上下载的程序包(RL-on-SUMO) Reinforcement Learning on Simulation of Urban MObility,要求环境配置为:

    Tensorflow 1.4 + SUMO

    一 、SUMO的安装

    Sumo 安装很简单 下载安装  环境变量设置参考官网 Configuring Path Settings 的部分:

    https://sumo.dlr.de/docs/Basics/Basic_Computer_Skills.html#sumo_home

    二、Anaconda的安装 + 创建虚拟环境安装tensorflow

    1. 安装anaconda

    (1)以管理员模式运行exe文件,这样在选择 for all users之后不会缺失一些pakages 

    (2)手动添加环境变量

    D:\ Anaconda3

    D:\ Anaconda3\Scripts

    D:\Anaconda3\Library\bin

    D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin(搜到的其他教程都是前三个 不确定这个路径有没有用,但是加上了)

    2. 创建虚拟环境

    Anaconda的base是python3.8,但是要创建tensorflow1.4的环境所以要先建立python==3.6的虚拟环境(看到有一篇博客是写的tensorflow1.4.0对应的python版本最高是python3.6,而且Pycharm不支持python3.5了)。

    (1)新建一个环境

    conda create --name your_env_name python=3.6  或者 conda create -n your_env_name python=3.6

    (2)  查看环境

    conda info -e 或者 conda env list

    (3)激活环境

    使用 conda activate py36 激活虚拟环境 

    使用 conda deactivate 退出虚拟环境

    (4)删除某个环境

    conda remove --name your_env_name --all


    这部分语句没有用到,记录以便以后查询

    (5)复制环境老环境到新的环境中

    conda create --name new_env_name --clone old_env_name

    (6)导出和导入环境

    切换到了要导出的环境之后,使用命令 conda env export > environment.yml

    将当前环境导出  使用命令  conda env create -f environment.yml  建立(导入)新的环境


    遇到的问题1 :conda找不到python==3.6 的包出现PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels,尝试输入: conda config --append channels conda-forge , 接下来再进行安装,安装成功。

    3. 安装tensorflow 1.4.0(cpu版本)

    在虚拟环境中进行安装 用下面的语句
    pip install tensorflow==1.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  (cpu)

    pip install tensorflow-gpu==1.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (gpu)

    遇到的问题2 : 安装过程中又报错 ImportError: DLL load failed ,原因往上看是一个rom google.protobuf.pyext import _message的错误,是protobuf版本的问题,protobuf安装的是最新版本3.6.1, 出现了不兼容的问题,更换为 protobuf 3.6.0即可(pip install protobuf==3.6.0)。

    清华的镜像还是很快的, 安装完成之后进入python测试一下:

    安装成功

    其实第一遍也尝试安装了gpu的版本,但是不知道为什么用不了gpu,语句如下:

    import tensorflow as tf

    print(tf.test.is_gpu_available())

    True,表示GPU可用

    暂时我的小问题应该没有那么大的计算量 可以先用cpu版,需要安装gpu可以参考 https://www.codenong.com/cs107129937/

    4. IDE 的选择

    遇到的问题2:但是接下来在虚拟环境中(无论是3.6还是3.5)安装spyder的时候无论如何都安装不成功,以为是tensorflow的版本号不对,于是又卸载tensorflow 创建虚拟环境后 想先安装spyder,但是也不成功,一直报错:ERROR conda.core.link:_execute(698): An error occurred while installing package 'defaults::sqlite-3.33.0-h2a8f88b_0'.

    最终被迫放弃了Spyder, 选择了安装Pycharm 然后装上以后就真香了,其实去年也下载了Pycharm,但是因为对python很陌生,完全不知道教程里添加python解释器是在干嘛 这次重新安装之后直接就理解了为什么开始创建的时候提示是Project,以及不同的Project和conda的环境一起用真的是十分方便了,python版本切换无压力嘛

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