如何在win10下配置anaconda环境变量

发布网友 发布时间：2022-04-20 03:00

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懂视网 时间：2022-04-07 06:43

我们在使用win10系统的时候，有些情况下需要安装一些自己需要的软件，但是不知道应该在windows10上安装什么版本的比较合适。对于win10应该装哪个版本的anaconda这个问题，小编觉得win10作为目前最新的版本，差不多对于软件之前的版本都是兼容的。所以想要选择合适的版本还是要看自己的需要。那么一起来看看小编是怎么说的吧~

win10应该装哪个版本的anaconda

win10作为目前最新的版本，差不多对于软件之前的版本都是兼容的。

所以win10应该装哪个版本的anaconda，最重要的还是要选择合适的版本和根据自己的需要。

更多win10安装版本相关信息：

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热心网友 时间：2022-04-07 03:51

安装之后配置环境变量的步骤如下：

1,点“我的电脑”，右键选“属性”

2，选择：高级系统设置

3，选择：环境变量

4，在“系统变量”中选中“Path”

5，点“编辑”-再点“编辑文本”

6,在“变量值”一栏，把自己所安装的python路径拷进去就可以了，我安装的路径是“C:\Python27”。

7，完成之后，一路点击确定关闭，就可以了。

8，这里要强调一下，现在下载的python都自带pip,pip在python目录下的Scripts目录下，添加到系统的path路径中就可以使用了。

热心网友 时间：2022-04-07 05:09

1. 设置好GPU开发环境，安装cuda8.0和cudnn5.1
2. 安装Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64，默认Python版本为3.6
3. 安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，更新包更快：
conda config --add channelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
4. 建立TensorFlow空间：conda create -n tensorflow python=3.5，设置Python版本为3.5
5. 激活TensorFlow空间：activate tensorflow
6. 安装TensorFlow：pip install--ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
7. 测试TensorFlow：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

设置SSD运行环境
1． 安装numpy（anaconda 离线安装）：pipinstall numpy-1.12.1-cp35-none-win_amd64.whl
2． 安装matplotlib（anaconda 离线安装）：pipinstall matplotlib-2.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
3． 安装opencv（离线）：anaconda中安装：pipinstall opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl
4． 下载TensorFlow版本的SSD：git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git，或者下载压缩包解压
5． 解压TensorFlowssd目录下的/checkpoint里的ssd_300_vgg.ckpt.zip，得到模型参数
6． 安装pycharm-community-2017.1.2.exe，python编辑器，File->Setting->Project:Python->ProjectInterpreter:修改Python版本到TensorFlow工作空间下的python
7． 在notebook下新建工程，新建test_ssd.py文件
8． 在pycharm中打开ssd_notebook.ipynb，复制非注释的内容至test_ssd.py下
9． 修改test_ssd.py：
# Test on some demoimage and visualize output.
#path = '../demo/'
#image_names = sorted(os.listdir(path))
#print(image_names)
#for it in image_names:
cam=cv2.VideoCapture(0)
success, img = cam.read()
while success:
#img = cv2.imread(path+it)#mpimg.imread(path + it)
t1=cv2.getTickCount()
rclasses, rscores, rbboxes = process_image(img)
visualization.bboxes_draw_on_img(img,rclasses, rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)
t2=cv2.getTickCount()
print('time consumption:%.3f ms'%(1000*(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()))
cv2.imshow('test',img)
c=cv2.waitKey(1)
if c==27:
break
# visualization.bboxes_draw_on_img(img, rclasses,rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)
#visualization.plt_bboxes(img, rclasses,rscores, rbboxes)
success, img = cam.read()
10． 运行程序test_ssd.py