配置深度學習環境：PyCharm +tensorflow + keras

配置深度學習環境：PyCharm +tensorflow + keras

說明

深度學習環境配置

環境：win10 | Ubuntu

pip安裝慢時參考連結](

https://blog.csdn.net/qq_24671941/article/details/84109697)

安裝低版本

pip install tensorflow==1.5

pip install keras==2.0.8

pip install pandas

pip install matplotlib

1

2

3

4

解除安裝

eg: 解除安裝 keras

pip uninstall keras==2.0.8

使用 conda (Ubuntu)

檢視已經建立的環境

conda env list

建立名稱為py36_tf的環境

conda create -n py36_tf python==3.6.1

激活(進入)環境

conda activate py36_tf

安裝指定版本的包

退出環境

conda deactivate

複制環境

conda create -n py36_tf --clone py36_tf_copy

删除剛剛複制的環境

conda remove -n py36_tf_copy --all

pip修改鏡像源（修改~/.pip/pip.conf配置檔案)，提高安裝速度

沒有該檔案則建立，再将以下内容添加到新建立的pip.conf檔案中

[global]

index-url =

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip修改鏡像源

使用tensorboard可視化

出現 OSError: [Errno 22] Invalid argument

修複Bug，找到manager.py檔案 （路徑為：XXXsite-packagestensorboardmanager.py）

如：“C:Users我的使用者名Anaconda3envspy36_tfLibsite-packagestensorboardmanager.py”

如下圖所示，注釋掉洗線框中的内容

再添加粗線框中的内容即：serialize = lambda dt: int(dt.strftime("%S")),

cmd中運作 tensorboard --logdir tf_logs/ ，不再出錯，如下圖

複制上圖的紅色方框中的網址内容，前往Chrome浏覽器打開即可

作者：拾一滴清水

來源：CSDN

原文：

https://blog.csdn.net/weixin_43982238/article/details/91636629

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