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文章目录

• 添加Anaconda镜像仓库

• 添加镜像路径。
• 检查Anaconda的config：查看channel个数以及格式。

• 移除Anaconda镜像仓库

• 方法一：移除镜像路径。
• 方法二：修改conda配置文件。

• pip安装tar.gz结尾的文件和.whl结尾的文件

• 文件xxx.tar.gz
• 文件xxx.whl

• 附录A：Anaconda安装tensorflow

• 创建conda环境
• 安装tensorflow

• 附录B：Anaconda安装opencv-python

• 方法一：
• 方法二：
• 方法三：
• 代码测试：

添加Anaconda镜像仓库

清华镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 中科大镜像网站：https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

添加镜像路径。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

检查Anaconda的config：查看channel个数以及格式。

conda confiig --show

移除Anaconda镜像仓库

方法一：移除镜像路径。

conda config --remove channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'

方法二：修改conda配置文件。

在用户路径，例如：C:\Users\Administrator\.condarc 文件下
文件。condarc内部内容如下：
show_channel_urls: true
channels:
	- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
	- defaults
删除不需要的路径即可。

pip安装tar.gz结尾的文件和.whl结尾的文件

文件xxx.tar.gz

pip install xxx.tar.gz

也可以通过python命令进行安装：

tar -zxvf xxx.tar.gz
cd xxx
python setup.py build
python setup.py install

文件xxx.whl

pip install  xxx.whl

附录A：Anaconda安装tensorflow

创建conda环境

conda create -n tensorflow python=3.6

列出所有当前环境

conda info --envs

删除环境命令：

#删除指定的环境（在这里环境名为 env_name），使用下面的代码
conda env remove -n env_name

激活创建的conda环境

#Linux下
source activate tensorflow
#Windows下
activate tensorflow

关闭conda环境

#Linux下
source deactivate
#Windows下
deactivate

注意：当运行.sh文件报权限问题时，用sudo su解决不了时候在运行最开始加sh XXX.sh

安装tensorflow

寻找要安装的tensorflow版本

anaconda search -t conda tensorflow-gpu

找到适合的安装版本，复制其名称name（例如现复制name为：nwani/tensorflow-gpu）
紧接着获取安装方法

anaconda show nwani/tensorflow-gpu

安装代码

conda install --channel https://conda.anaconda.org/nwani tensorflow-gpu

离线安装tensorflow方法：下载好tensorflow-gpu的离线安装包.whl文件，键入

pip install c:\...\tensorflow_gpu-xxxx.whl

测试代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

GPU测试代码

import numpy
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
#显示型号以及计算能力

查看tensorflow版本

import tensorflow as tf
tf.__version__

附录B：Anaconda安装opencv-python

方法一：

pip

pip install opencv-python

conda

$conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

也可以：

anaconda search -t conda opencv
#选择要安装的版本
anaconda show eyeware/opencv
conda install --channel https://conda.anaconda.org/eyeware opencv

方法二：

在opencv的下载网址：https://opencv.org/releases/https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/下载所需文件

例如我下载了4.0.0和4.0.0-alpha两个版本

下载完之后，双击打开exe文件，将其解压到D:\Program Files\Anaconda3\envs\OpenCV40\Lib\site-packages，这是我的Anaconda3的虚拟环境opencv40下的Python的package存放路径。

如果之前解压的是4.0.0-alpha，则进入…\site-packages\opencv\python\2.7\x64，将 cv2.pyd复制到…\Anaconda3\envs\OpenCV40\Lib\site-packages中。

如果你之前解压的是4.0.0，则命令行进入…\site-packages\opencv\python</font>，执行python setup.py install。

方法三：

通过Anaconda安装python和各依赖库，再使用pip安装OpenCV（使用.whl文件安装）

opencv的下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

紧接着cd到opencv_xxx.whl文件所在目录

输入如下代码安装该文件：

pip install opencv_python‑3.4.1+contrib‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl

代码测试：

import cv2
img = cv2.imread("F:\images.jpg", 1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey()