機器學習中大量的用到了python,因此需要有pycharm作為python的編譯工具,配合anconda環境進行配置,將macos,tensorflow ,python的配置記錄下:
>>conda create -n frontier27 python=2.7 //創立了乙個python2.7環境frontier27
>>source activate frontier27 //啟用這個環境
```//然後再這個環境下安裝tensorflow**依賴的各種東西
install dependent packages (menpo project, tensorflow, keras, scikit-image, h5py, bidict) in
this
virtual
environment:
```sh
>>conda install -c menpo menpoproject
>>pip install --upgrade tensorflow (use tensorflow-gpu if
you want gpu support)
>>pip install -iv keras==1.2.2 (make sure you install version 1.2.2
)>>conda install scikit-image h5py bidict psutil imageio
```//關閉環境是source deacitive frontier27
ok,配置完tensorflow anconada的環境,然後開啟pycharm。然後配置pycharm-preference,將環境改到我們配置好的路徑下,這裡我起的名字不是frontier27,而是face27因此搞定了配置,接下來需要講解下關於在pycharm裡面設定裡面引數的外部路徑,因此:
比如vid_path儲存了測試video的路徑,一旦在**外部進行了設定,即使**裡面有修改,也會跟外部保持一致
另外乙個問題,在呼叫的時候經常出錯,可能是缺少什麼依賴庫,因此可以進當前anconada環境下看看有沒有這個庫,或者版本多少
首先
source activate face27安裝過程python
import keras
//這就是要查的庫
keras.__version__ //
看看能不能看到版本號
exit()
//退出python環境
pip install -c keras==1.2.2//mac環境
pip install -c keras=1.2.2
//windows 環境
或者用conda
conda install -c keras==1.2.2
//mac環境
conda install -c keras=1.2.2
//windows 環境
pycharm 操作的一些設定,記錄下
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