安装Anaconda + tensorflow

下载Anaconda（64位）
https://www.anaconda.com/download/
Anaconda3-xxxxxx-Windows-x86_64（不要装最新的版本，确保Python是3.7）
各种Anaconda老版本：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装Anaconda（一路确定即可）
打开Anaconda prompt（windows中左下角开始，找到Anaconda），然后键入pip list （回车）查看已安装的包
如果你只有CPU（打开任务管理器或设备管理器，查看nvidia），请执行：

sql 复制代码

pip install tensorflow==1.15

如果报超时错，

sql 复制代码

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.15

如果还报超时错，

sql 复制代码

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100 tensorflow==1.15

如果仍然报超时错，

就在凌晨3点~早上7点之间安装

7.利用conda设置多个python环境：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36386617

sql 复制代码

conda create --name py3 python=3.7
activate py3  # windows

如果你有GPU，请参考以下教程进行安装：

a.https://www.cnblogs.com/sorex/p/7615185.html

b.https://blog.csdn.net/wwtor/article/details/80603296

c.https://blog.csdn.net/qq_51800276/article/details/136485310

d.https://blog.csdn.net/qq_51800276/article/details/136523240
安装cuda+cudnn+tensorflow-gpu时请特别注意，第一个小版本号（小数点后第一位）一定要匹配！！

a.https://blog.csdn.net/rocling/article/details/97306981

b.安装cuda：请特别注意windows的版本，如cuda装不上，很可能是windows版本过低 。选"完全安装"比较好，否则会少一些管理工具（但不影响正常使用）

c.同时装多个cuda是可以的，但需要conda建多个环境。（亲测）

d.以前的教程中提到为cuda的设置环境路径，现在是不需要的，默认就设好了。

e.cudnn解压后的文件拷在cuda的对应目录 下

f.cuda和tensorflow-gpu的安装顺序关系不大。

g.超时的问题解决方案同上。

h.亲测：Cuda10.0对应TF1.13~1.15，TF2.0(python 3.7)；Cuda10.1对应TF2.1(python 3.7)，TF2.2(python 3.8)
验证一下：Python环境下（anaconda prompt下键入：python（回车））出现>>>，然后键入import tensorflow，若没有报错，则安装基本正确。要确认完全正确，要运行一个小程序。
下载pycharm社区版（不要装专业版），pycharm设置Python：菜单中找settings...，然后project，再然后project interpreter进行设置

TensorFlow最简教程

1.使用图 (graph) 来表示计算任务.

2.在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.

3.使用张量(tensor) 表示数据.

4.通过变量 (Variable) 维护状态.

5.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据

用jupyter和pycharm分别验证TensorFlow小程序

python 复制代码

import tensorflow as tf

# 创建2个矩阵，前者1行2列，后者2行1列，然后矩阵相乘：
matrix1 = tf.constant([[3,3]])
matrix2 = tf.constant([[2], [2]])
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)

# 上边的操作是定义图，然后用会话Session去计算：
with tf.Session() as sess:
    result2 = sess.run(product)
    print(result2)

安装pytorch

先从这里下载

a.https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

b.https://blog.csdn.net/qq_51800276/article/details/132910427
组合很多，找一个合适的版本（操作系统；有无cuda及cuda版本）
pip install d:\torch-1.5.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl
anaconda prompt下python（回车）import torch（显示没报错即可）

安装opencv

直接pip install opencv-python（如果版本是最新的，则SIFT/SURF/等特征描述子不能使用，问题也不大）
https://blog.csdn.net/libaiup/article/details/134243061
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==3.4.2.16
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.4.2.16
超时问题同上。

验证opencv小程序

sql 复制代码

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
img = cv.imread("D:/python/test.jpg")
#创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()