使用anaconda创建虚拟环境opencv-3.4.6安装TensorFlow安装
ps:ros系统python2.7与python3.7安装 OpenCV有冲突所以使用anaconda创建虚拟环境,在虚拟环境中使用opencv-3.4.6
1. ubuntu 把pip也换成国内源
mkdir ~/.pipcd ~/.piptouch pip.confsudo nano ~/.pip/pip.conf
打开pip.conf 文件后，添加以下内容:
[global]index-url = /pypi/simple/[install]trusted-host = pypi.tuna.
更新pip
python -m pip install --upgrade pip -i /simple
2.在windows环境下修改pip镜像源的方法(以python3.5为例)
(1):在windows文件管理器中,输入 %APPDATA%
(2):会定位到一个新的目录下，在该目录下新建pip文件夹，然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件
(3):在新建的pip.ini文件中输入以下内容，搞定文件路径："C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\pip\pip.ini"
[global]timeout = 6000index-url = /simpletrusted-host =
更新一下：
sudo apt-get update
2.下载 与安装anaconda
自己百度!
显示现在的镜像：
conda config --show
删除清华镜像
conda config --remove channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/conda-forge/conda config --remove channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
添加中科大的：
conda config --add channels https://mirrors./anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors./anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors./anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels https://mirrors./anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors./anaconda/cloud/bioconda/conda config --add channels https://mirrors./anaconda/cloud/menpo/conda config --set show_channel_urls yes
添加清华的：
Conda Forgeconda config --add channels http://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/Conda Forgeconda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/conda-forge/msys2conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/msys2/biocondaconda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/bioconda/menpoconda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/menpo/pytorchconda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/pytorch/conda config --set show_channel_urls yes
删除所有源
conda config --remove-key channels
安装 第三方包报错:
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
解决方法：清理缓存
conda clean --all
包括的选项还有：
--lock, --tarballs, --index-cache, --packages, --source-cache
报:
$ conda update anaconda-navigator
Solving environment: failed
# >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ERROR REPORT <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
原因可能是防火墙的问题
解决方法：在anaconda prompt中：
conda config --set ssl_verify false
遇到以下问题
1. 关闭控制台重新启动cmd 切换环境安装 conda install numpy
Requirement already satisfied: numpy in c:\users\95444\appdata\roaming\python\python37\site-packages
2. 加上路径运行
pip install --target=c:\users\95444\appdata\roaming\python\python37\site-packages numpy
3.使用anaconda创建虚拟环境 2和3版本都可以,但是安装opencv时要注意版本号;
# 1.export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH# 2. 创建虚拟环境conda create -n opencvenv python=3.7# 3. 激活新创建的环境source activatesource deactivateconda-env list #查看虚拟环境conda activate opencvenv #切换环境# 4. 安装opencv-pythonconda install opencv==3.4.2# 安装机器学习框架conda install scikit-learn# 5. 这时我们还需要安装扩展包pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17上面报错就用下面这行 后面的版本跟上; 不跟版本默认最新的,最新的没试过可能存在问题pip install --user -i https://pypi.tuna./simple opencv-contrib-python==3.4.2.17#百度源 /pypi/simple# 6.sudo apt-get install libcanberra-gtk-module# 7. 可能会出现下面问题：QObject::moveToThread: Current thread (0x55fd81f67a60) is not the object's thread (0x55fd820ef150). Cannot move to target thread (0x55fd81f67a60)执行： conda install pyqt 可以就绝上述问题 pycharm中如果编写代码没有提示，可以考虑将工程下面的.idea文件删除，再重新打开pycharm# 采用这种方式安装,在当前版本中会出现如下异常The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage'
如果 报conda 不存在:
1.控制台执行这个 export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
2.
也可以在pychram 中的控制台中执行,但前提是要配编译环境,编译环境配置在最下面
pycharm 添加环境
运行 cv.imshow("src",imwrite) 显示以下黑框原因是你安装了 4.3 版本的openCV,安装时一定要跟上版本号;
以下安装notebook看自己需求,需要就安装notebook
安装jupyter notebook
conda install jupyter notebook
安装jupyter notebook的代码提示功能
1.
我的是在anaconda中的root环境下运行以下命令,在其他环境下发现没有效果1pip install jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --user2.pip install --user jupyter_nbextensions_configuratorjupyter nbextensions_configurator enable --user3.安装成功会在http://localhost:8888/tree中出现Nbextensions
2.
pip install jupyter_contrib_nbextensionsconda install jupyter_contrib_nbextensions//上一行报错就用这行代替pip install --user -i https://pypi.tuna./simple jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check或conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
启动jupyter notebook
jupyter notebook
点开 Nbextensions 的选项，并勾选 Hinterland
JupyterNotebook快捷键总结
1. Jupyter Notebook有两种mode
Enter：进入edit模式Esc：进入command模式
2. Command命令快捷键：
A：在上方增加一个cellB：在下方增加一个cellX：剪切该cellC：复制该cellV：在该cell下方粘贴复制的cellShift-V：在该cell上方粘贴复制的cellL：隐藏、显示当前cell的代码行号shift-L：隐藏/显示所有cell的代码行号O：隐藏该cell的outputDD：删除这个cellZ：撤销删除操作Y：转为code模式M：转为markdown模式R：转为raw模式H：展示快捷键帮助Shift-Enter：运行本单元，选中下个单元 新单元默认为command模式Ctrl-Enter 运行本单元Alt-Enter 运行本单元，在其下插入新单元 新单元默认为edit模式OO：重启当前kernalII：打断当前kernal的运行shift+上/下：向上/下选中多个代码块上/下：向上/下选中代码块F：查找替换
3. Edit命令快捷键：
Tab：代码补全ctrl]或Tab：缩进（向右）ctrl[或shift-Tab：反缩进（向左）ctrl A：全选ctrl D：删除整行ctrl Z：撤销
Jupyter Notebook里command模式快捷键H，查看所有快捷键
快捷键: 原文链接:/peilin1031/p/12326701.html
更新pip
python -m pip install --upgrade pip -i /simple
查看环境
conda-env list
新建环境
conda create -n tfenv python=3.7
激活环境
conda activate tfenv
切换到自己需要的环境中 conda activate tfenv 执行以下自己需要使用的库:
安装库scikit-learn
jupyter notebook 中安装
!pip install -U scikit-learn
scikit-learn安装
pip install scikit-learn -i /pypi/simple
安装库opencv
jupyter notebook 中安装
!pip install opencv-python
!pip install --upgrade pip%time !pip install msgpack
opencv安装
pip install opencv-python==3.4.2.16 -i /pypi/simple
matplotlib
pip install matplotlib -i /pypi/simple
TensorFlow介绍
谷歌官方推出的深度学习框架, 目前最新版是2.3的版本, 2.x版本简洁,易用.
使用 Keras 和 Eager Execution 轻松构建模型。在任意平台上实现稳健的生产环境模型部署。为研究提供强大的实验工具。通过清理废弃的 API 和减少重复来简化 API需要GPU计算要安装 cuda cudnn这两个,但是GPU内存小不够强大的话建议不要安装,运行报错的话需要禁用GPU才能训练模型Keras API referenceMNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges
TensorFlow 2.x安装
创建虚拟环境
conda create -n tfenv python=3.7
激活虚拟环境
conda activate tfenv
更新安装环境pip
conda install pip
安装依赖
pip install tensorflow-i /pypi/simple
jupyter notebook 中不能使用 TensorFlow 请切换到 conda activate tfenv 环境后运行以下两条命令
pip install ipython -i /pypi/simple
pip install jupyter -i /pypi/simple
解析返回的html与json数据,用爬虫获取数据时会用到
#解析返回的html与json数据!pip install Beautifulsoup4
scikit-learn
pip install scikit-learn -i /pypi/simple
安装python开发web程序的依赖
conda install flask
socketio eventlet socket通讯需要的依赖
conda install -c conda-forge python-socketio
conda install -c conda-forge eventlet
pip install python-socketio -i /pypi/simplepip install eventlet -i /pypi/simple
第三方图片数据增强
pip install imgaug
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install numpy
可视化工具graphviz安装
# graphviz # windows 双击安装提供的软件，然后把安装路径的bin目录添加到环境变量# C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin# linux ： sudo apt-get install graphviz!pip install pydot
在jupyter notebook中使用
tf.keras.utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True,show_layer_names=True)
效果
开启GPU运算报错:
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
对GPU进行按需分配,避免GPU内存不够
from pat.v1 import ConfigProtofrom pat.v1 import InteractiveSessionconfig = ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Truesession = InteractiveSession(config=config)
-
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
jupyer book 切换conda环境
使用Jupyter Notebook时就需要制定使用的虚拟环境,使用时需要进入安装nb_conda的虚拟环境中使用
conda install nb_conda
要关联的环境安装 切换环境 有效
conda install nb_conda_kernels
更新libsodium的版本
conda install -c conda-forge libsodium
#下面这个好像没用
当安装了新的conda虚拟环境时，发现在Jupyter Notebook中无法使用，可以在你的新环境上安装ipykernel，重启jupyter之后就可以用了
conda install -n python_env ipykernel
安装ipykernel时先切换环境
conda-env list #查看虚拟环境conda activate opencvenv #切换环境
conda install ipykernel
-----------------------ros 安装tensorflow----------python2.7-------------------------------
sudo apt-get install python-pip python-dev
export TF_BINARY_URL=/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.14.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
sudo pip2 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
安装碰到的问题
问题1：Cannot uninstall 'six'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
解决方法
python2.7 -m pip install tensorflow --ignore-installed six
问题2：launchpadlib 1.10.2 requires testresources, which is not installed.
解决方案：
sudo pip install launchpadlib
用ros启动pychon时禁用conda ,把里面的conda路径注释掉
~/.bashrc
cat ~/.bashrcvim ~/.bashrcsource ~/.bashrc
-------------------------------------------------------------------
在pip install 库文件 时出现该错误：直接上干货，亲测有效！
1.在C:\Windows\System32该目录下，找到下面两个文件
1
2.到Anaconda的根目录下，进入\anaconda\install\Lib\site-packages\win32该目录，并将上面两个文件拷贝进行替换
1
3.此时再次进行安装操作，bug完美解决
