【环境配置】Win10+Python3.5+Keras+Theano/TensorFlow

Win10+Python3.5+Keras+Theano/TensorFlow环境配置、常见问题、以及解决方案

前言

博主是Machine Learning初学者，配置开发环境的过程中遇到了许多问题，由于网络上资料的有限和个人基础能力的欠缺，这些问题给我造成了不小的困扰。在解决这些问题的过程中，我也学到了一些知识，在此分享一下。

TensorFlow v0.12.0 RC0版本最近刚刚发布，宣布了对Windows的支持
Google Developers Blog: TensorFlow 0.12 adds support for Windows

本人暂时完成了CPU版本的配置，GPU版本的配置中遇到了一些问题还未解决，之后应该还会更新

本文主要针对Python3.5版本下的环境的搭建，对于基于Python2.x版本的开发环境的搭建，网上有大量成熟的教程，建议按照Keras,Theano的文档step by setp进行配置

Python3.5

由于Machine Learning需要用到大量的Python第三方扩展包，逐个安装比较麻烦，建议直接下载Anaconda发行版的Python3.5，安装前需要卸载旧版本的Python
安装目录的选择因人而异，本人选择了C:\Anaconda3，如果你指定了其他目录，后边的环境变量等也需要相应的调整

GCC编译环境

在命令提示符（CMD）中输入

conda install mingw libpython

安装mingw和libpython
如果网速慢经常出错，可以分开安装

conda install mingw

conda install libpython

环境变量的设置

环境变量(Path)设置如下：

另外需要新建一个用户变量如下：

如果按照网上一些教程(基于Python2版本)来设置pythonpath的话，可能会出现“ImportError: cannot import name ‘configparser’”的错误（如下图）

即把网上一些教程的C:\Anaconda3\Lib\site-packages\theano改为C:\Anaconda3\Lib\site-packages
这里设置的是Python3.5的库的地址

Theano

Theano的安装

在命令提示符中输入

pip install theano -U --pre

anaconda自带了pip，非常好用，这里-U的意思是如果已经安装，那么更新到最新版，所以无论是否已经安装theano，都可以执行这条指令
当然你可以用这条指令直接更新你的theano

pip install --upgrade theano

Theano的设置（CPU）

首先打开命令提示符win+R，输入cmd，Enter!

直接把>前的这段复制，这是当前用户的目录
找到名为.theanorc.txt的文件，打开，复制如下代码：

[global] openmp=False floatX=float32[blas] ldflags= [lib]cnmen=1[gcc] cxxflags=-IC:\Anaconda3\MinGW\x86_64-w64-mingw32\include

TensorFlow

同理，使用pip install指令安装

pip install tensorflow -U --pre

安装完毕后，可以在命令提示符输入：

conda list

查看你安装的库，以及版本

Keras

Keras的安装

同理，one single command:

pip install keras -U --pre

Keras后端的设置

Keras可以方便的切换后端(TensorFlow or Theano)
同样的打开当前用户的目录
找到.Keras文件夹，里边有个keras.json文件，直接用笔记本打开

如图，现在的后端是theano，图片标准是th(theano)
如果需要切换，可以相应的修改theano→tensorflow
相应的修改th→tf

检查

进入Python，分别import theano/tensorflow和keras库，没有报错，环境配置完毕。

后续

GPU加速版本的配置还没有研究，配置完毕后会尽快更新博客
如果你使用的是Python3.5版本，并且配置过程中出现其他问题，请在评论区留言，大家一起研究，互相探讨
对于比较常见的问题，我会直接在文章中更新