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Windows环境下python中 Keras深度学习环境搭建

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发表于 2022-6-24 11:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
Windows环境下python中 Keras深度学习环境搭建


      基础介绍安装依赖库mingw和libpython
        安装依赖库 mingw安装libpython
      安装Theano安装Tensorflow安装Keras


基础介绍

Keras是一个模型级的库，提供了快速构建深度学习网络的模块。Keras并不处理如张量乘法、卷积等底层操作。这些操作依赖于某种特定的、优化良好的张量操作库。Keras依赖于处理张量的库就称为“后端引擎”。Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK，并将其函数统一封装，使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数
Theano是一个开源的符号主义张量操作框架，由蒙特利尔大学LISA/MILA实验室开发。
TensorFlow是一个符号主义的张量操作框架，由Google开发。
CNTK是一个由微软开发的商业级工具包。
Keras使用了下面的基础依赖包，
numpy，scipy
pyyaml
HDF5, h5py（可选，仅在模型的save/load函数中使用）
三种后端必须至少选择一种，tensorflow ， keras ， CNTK。
本人是在windows 10 64位系统下 anaconda 对应python3.6版：Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe。
在anaconda包装后python环境下已集成大多常用的基础开发包，因此推荐anaconda python安装后，再安装其它深度学习需要的扩展包。
anaconda下载地址：
清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
中科大镜像 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/
https://repo.continuum.io/archive/
官网 https://www.anaconda.com/distribution/ （最新版）
安装依赖库mingw和libpython

直接在windows命令行中conda安装，采用如下命令：
conda install mingw libpython
由于网速过慢，则 ctrl + C 中断，决定采用下载安装包安装。
安装依赖库 mingw

下载MinGW绿色安装包到本地。然后解压安装。解压后将其中的所有文件夹拷贝到Anaconda目录下。
百度或谷歌都能够下载到，下载时需要注意操作系统是32位还是64位。安装完MinGW后需要配置环境变量:
可通过以下地址下载mingw windows 4位绿色安装包：
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64/mingw-4.7-1.tar.bz2
环境变量配置：（要与个人的anaconda目录匹配）
path=D:\ProgramData\Anaconda3\MinGW\bin;D:\ProgramData\Anaconda3\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
（环境变量配置方法为：点击”此电脑“-》“属性”->”高级系统设置“->点击最下方的”环境变量“->在下方的”系统变量“框中双击”Path“弹出变量设置页，如下：）


）
至此，MinGW安装结束。如果安装配置正确，则可以直接使用MinGW测试编译C++。
MinGW安装情况测试：
在命令提示符中输入
  1. >gcc --version
  2. gcc.exe(GCC)4.7.020111220(experimental)Copyright(C)2011 Free Software Foundation, Inc.
  3. This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
  4. warranty; not even forMERCHANTABILITY or FITNESSFORAPARTICULARPURPOSE.
复制代码
编写C++源文件
源文件test1.cpp，代码如下（下面为C代码，只是使用G++来编译而已），建立test1.cpp文件
  1. #include<stdio.h>intmain(){printf("Hello World!");return0;}
复制代码
命令提示符运行如下：
  1. D:\code\C>gcc -o test test1.cpp
  2. D:\code\C>test
  3. Hello World!D:\code\C>
复制代码
安装libpython

如通过ＣＭＤ命令行conda install mingw libpython将MinGW和libpython都安装成功，则不需要进行该步单独安装libpython。
单独安装libpython时，首先需要从网上去下载libpython安装文件，这里给出一个Anaconda官方提供的libpython安装文件下载地址。
https://anaconda.org/anaconda/libpython/files
选择自己对应的版本下载即可，下载完毕后直接在CMD中通过命令：
conda install file-name(如：conda install libpython-2.0-py27_0.tar.bz2)
powershell中运行代码如下：
  1. D:\download\install_src\WinPythonLib> conda install libpython-2.1-py36_0.tar.bz2
  2. Downloading and Extracting Packages
  3. ############################################################################################################### |100%
  4. Preparing transaction: done
  5. Verifying transaction: done
  6. Executing transaction: done
复制代码
安装完可以通过conda list查看包安装情况：
  1. PS D:\download\install_src\WinPythonLib> conda list libpython
  2. # packages in environment at d:\ProgramData\Anaconda3:
  3. #
  4. # Name                    Version                   Build  Channel
  5. libpython                 2.1                      py36_0    <unknown>
  6. PS D:\download\install_src\WinPythonLib>
复制代码
安装Theano

Theano直接通过命令行pip install theano进行在线安装；也可以离线下载安装包，将安装包解压后将theano文件拷贝到安装包目录，再配置环境变量。
下面是离线安装的方法：
Theano下载地址：https://pypi.org/project/Theano/#files
解压到任意目录，进入安装目录，命令行运行 python setup.py install 安装文件。具体如下：
  1. PSD:\download\install_src\WinPythonLib> cd .\Theano-1.0.4\
  2. PSD:\download\install_src\WinPythonLib\Theano-1.0.4> python setup.py install
  3. running install
  4. running bdist_egg
复制代码
到此，在Windows上theano安装结束。
查看安装情况：
  1. PSD:\download\install_src\WinPythonLib\Theano-1.0.4> conda list theano
  2. # packages in environment at d:\ProgramData\Anaconda3:
  3. #
  4. # Name                    Version                   Build  Channel
  5. theano                    1.0.4                    pypi_0    pypi
复制代码
在python中运行import theano，如果没有提示则表明安装成功，否则失败。 如下：
  1. PSD:\download\install_src\WinPythonLib\Theano-1.0.4> python
  2. Python 3.6.5|Anaconda custom(64-bit)|(default, Mar 292018,13:32:41)[MSC v.190064bit(AMD64)] on win32
  3. Type "help","copyright","credits" or "license"for more information.>>>import theano
  4. >>>exit();PSD:\download\install_src\WinPythonLib\Theano-1.0.4>
复制代码
安装Tensorflow

tensorflow gpu：下载地址
github 上牛人编译好的whl包
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/
转入tensorflow gpu安装包所在目录，
  1. D:\download\install_src\PythonPacket>pip install tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
  2. Processing d:\download\install_src\pythonpacket\tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
  3. Collecting tensorboard<1.10.0,>=1.9.0(from tensorflow==1.9.0)
  4.   Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/9e/1f/3da43860db614e294a034e42d4be5c8f7f0d2c75dc1c428c541116d8cdab/tensorboard-1.9.0-py3-none-any.whl
  5. Collecting absl-py>=0.1.6(from tensorflow==1.9.0)
  6.   Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3c/0d/7cbf64cac3f93617a2b6b079c0182e4a83a3e7a8964d3b0cc3d9758ba002/absl-py-0.8.0.tar.gz(102kB)100%|████████████████████████████████|112kB 342kB/s
  7. ......
  8. Successfully built absl-py gast
  9. distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed.
  10. Installing collected packages: protobuf, markdown, tensorboard, absl-py, astor, grpcio, gast, termcolor, tensorflow
  11. Successfully installed absl-py-0.8.0 astor-0.8.0 gast-0.3.2 grpcio-1.23.0 markdown-3.1.1 protobuf-3.9.1 tensorboard-1.9.0 tensorflow-1.9.0 termcolor-1.1.0
复制代码
安装Keras

网络支持的话直接 conda install keras 。不便上网的话，先离线下载安装包再安装。可参考下面是相关下载链接和安装过程：
keras 安装依赖的包有 Keras-Preprocessing， Keras-Applications 等需要先安装。
keras下载地址：https://pypi.org/project/Keras/#files
Keras-Preprocessing 下载地址：https://pypi.org/project/Keras-Preprocessing/#files
Keras-Applications 下载地址：https://pypi.org/project/Keras-Applications/#files
解压到任意目录，进入安装目录，命令行运行 python setup.py install 安装文件。具体如下：
  1. PSD:\download\install_src\WinPythonLib> cd .\Keras-2.2.4\
  2. PSD:\download\install_src\WinPythonLib\Keras-2.2.4> python setup.py install
  3. running install
  4. running bdist_egg
  6. .......
复制代码
查看keras安装情况
  1. PSD:\download\install_src\WinPythonLib\Keras-2.2.4> conda list Keras
  2. # packages in environment at d:\ProgramData\Anaconda3:
  3. #
  4. # Name                    Version                   Build  Channel
  5. keras-applications        1.0.7                    pypi_0    pypi
  6. keras-preprocessing       1.0.8                    pypi_0    pypi
  7. PSD:\download\install_src\WinPythonLib\Keras-2.2.4> python
  8. Python 3.6.5|Anaconda custom(64-bit)|(default, Mar 292018,13:32:41)[MSC v.190064bit(AMD64)] on win32
  9. Type "help","copyright","credits" or "license"for more information.>>>import keras
  10. Using TensorFlow backend.>>>
复制代码

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