(Win10 Anaconda多版本python共存+TensorFlow+Keras)

这次本来打算在anaconda原来已配置好的tensorflow上直接安装keras，没想到就出问题了，干脆重新配置了一边，趁这个机会写下弱鸡我的第一篇博客

一、安装anaconda

官方下载地址：https://repo.continuum.io/archive/
选项相应的版本安装，我安装的Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe版本，自带的Python版本为3.6.

安装：

安装路径我直接默认的C盘，安装过程一路next.
在Installation Options一步中，我按照官网说明，没有选择Add Anaconda to my PATH environment variable。
官方安装教程：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows

安装完成后，配置path变量:

右键我的电脑->属性->高级选项->环境变量->系统变量->path->在path中添加路径：需要添加的有三个，分别为：

配置完成后打开黑屏终端(cmd)，输入Python，显示anaconda，说明安装成功，如下图。
(若有其他问题欢迎评论)

二、安装TensorFlow

创建名为TensorFlow的环境，同时安装Python3.5.2

打开cmd，前面已经配置过path，所以可以直接使用conda命令，输入

conda create --name tensorflow python=3.5.2

完成安装后输入activate tensorflow**建立的环境，输入python，显示3.5.2版本

安装tensorflow

以下步骤都是在tensorflow环境内进行的操作。即先输入activate tensorflow

pip install tensorflow

此步骤安装的是cpu版本的tensorflow，可使用pip list来查看版本信息

验证安装是否成功：

输入Python，再输入import tensorflow as tf，若下一行出现<<<，则说明TensorFlow安装成功。

安装keras

1.安装keras

重新进入到tensorflow环境中，如果还在python解释器环境中(即有>>>符号)，输入exit()退出即可。输入以下命令

pip install keras

2. 安装MinGW

conda install mingw libpython

验证：输入Python，再输入import keras，显示Using TensorFlow backed，则说明安装成功，如下图。

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本以为安装到此结束，一切都很顺利，然后就开心地跑了下实例

keras官网下的实例，http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation=‘relu’))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation=‘relu’))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation=‘sigmoid’))
model.compile(loss=‘binary_crossentropy’,
optimizer=‘rmsprop’,
metrics=[‘accuracy’])
model.fit(x_train, y_train,
epochs=20,
batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

！！！然后就报下面的错了

感觉是版本问题，就上网查了一下，最后使用如下的版本。
conda create --name tensorflow python=3.5.6
pip install tensorflow1.5
pip install keras2.1.4

！！成功完成，不过中间我没有安装MinGW。

目前已知的是： tensorflow 1.5 和 keras 2.1.4 , 1.4 和 2.1.3搭配， 1.3 和 2.1.2 搭配，1.2 和 2.1.1搭配