win10下anaconda+spyder+keras 下载与设置大全(汉化、环境变量设置、DPI缩放等)

一、anaconda的下载与安装

作为一个用惯matlab的研狗来说,在当初选择python编译器时毫不犹豫选择了spyder,于是在大佬的推荐下安装了anaconda这一集成环境(真香)。anaconda是一款免费开源的软件,直接在官网选择对应系统下载即可。本人直接使用了原来的安装包。有两点说明一下:
1.如果硬盘够,尽量使用默认安装位置。以前发生过由于安装到其他盘,出现了一些错误(具体忘了是啥了,但是重新安装到C盘就解决了)。
2.路径名尽量不要带中文,可能会报错。
3.尽量不要在安装时走动添加环境变量,可能会污染你的环境变量。即不要勾选第一个。然后手动添加环境变量(下面会讲怎么添加)
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1.环境变量的设置

很多时候,我们需要在cmd中直接进入python的编辑器,如果不设置好环境变量,cmd将无法找到你的python。

  • 首先打开环境变量的设置页面。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 打开anaconda的安装文件夹,把下面三个文件夹的路径添加的到环境变量中,基本就够用了。
    在这里插入图片描述
  • 使用cmd打开python,若是能正常打开,则大功告成。在这里插入图片描述

二、spyder的设置

1.spyder的汉化

Spyder的安装与汉化(打字太累了,这里转载一下别的大佬的博文,在git上下载了汉化文件后按照人家的README安装即可)。

又学会的一个东西是:Windows10右键添加“在此处打开命令窗口”,以前都用的win7,根本不知道什么是powershell。还是用了cmd,才安装了上面的汉化包。特此记录一下。

  1. 新建一个txt文件,命名为OpenCmdHere.txt。
  2. 在文件中输入如下代码。
Windows Registry Editor Version 5.00

[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\OpenCmdHere]
@="在此处打开命令窗口"
"Icon"="cmd.exe"

[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\OpenCmdHere\command]
@="cmd.exe /s /k pushd "%V""

[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\shell\OpenCmdHere]
@="在此处打开命令窗口"
"Icon"="cmd.exe"

[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\shell\OpenCmdHere\command]
@="cmd.exe /s /k pushd \"%V\""

[HKEY_CLASSES_ROOT\Drive\shell\OpenCmdHere]
@="在此处打开命令窗口"
"Icon"="cmd.exe"

[HKEY_CLASSES_ROOT\Drive\shell\OpenCmdHere\command]
@="cmd.exe /s /k pushd \"%V\""

[HKEY_CLASSES_ROOT\LibraryFolder\background\shell\OpenCmdHere]
@="在此处打开命令窗口"
"Icon"="cmd.exe"

[HKEY_CLASSES_ROOT\LibraryFolder\background\shell\OpenCmdHere\command]
@="cmd.exe /s /k pushd \"%V\""

  • 另存为,更改文件后缀名为reg,设置编码为ANSI。
  • 双击OpenCmdHere.reg文件运行,弹出的提示点确认,对某文件夹,按住shift,点击鼠标右键效果如下:
    在这里插入图片描述

2.设置spyder的布局、DPI缩放与弹出窗口显示图片

  • 设置完中文界面后,为了方便使用,还会考虑调整spyder的布局,方便写程序。可以设置spyder的窗格和布局,将所需窗格打对勾后,可以像调整matlab一样调整页面布局十分方便。
    在这里插入图片描述
  • 由于win10系统进行了DPI缩放(150%),spyder的界面可能有一些不清晰,设置一下智能缩放就ok了。
    在这里插入图片描述
  • IPython 支持两种形式的绘图
    1.终端输出图像
    2.新窗口输出图像
    方式 1 能够非常方便的保存输出记录(如将`IPython 终端输出转换成 Html 文件)
    方式 2 则可以交互式的放大、拖动图片,并且能将图片保存成不同的格式
    对于spyder,可以在设置中更改默认选项。
    工具 > 偏好设置 >如下图
    在这里插入图片描述
    内联(inline) 即终端输出,自动(automatic)则是新窗口输出。

三、keras+TensorFlow的环境设置

由于anaconda默认不安装keras,所以对于搞机器学习的小伙伴们要手动安装keras。安装时谨记三点:

  • 先安装TensorFlow,在安装keras。因为TensorFlow是后端。
  • 注意安装包的版本。因为spyder、python的版本不一样,所以要选择适合自己的版本。而且据大佬们说TensorFlow2.0也不是很好用。
  • 部分小伙伴可能出现安装超时。这是由于坑爹的外网网速造成的。可以选用国内镜像源,快的飞起。

打开开始菜单栏里的anaconda prompt,输入以下命令:

python -V #查询python版本号
anaconda search -t conda tensorflow  #查询可安装包的版本

会弹出来很多个版本的,选择合适自己的。我的是win10,python3.7.3,TensorFlow1.15.2,keras2.3.1

conda install tensorflow=1.15.2 #安装tensorflow

如果网速特别慢,可以使用使用国内pip镜像源:

pip install tensorflow==1.15.2 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

同时将numpy、pandas、scipy和matplotlib一同按上述方案安装。(速度可达2~3M)
注意conda指定版本号是=,pip指定版本号是==conda和pip的异同可见这里,如果不是职业程序员,他俩差不多,都可以管理python包。
最后安装keras。

pip install keras==2.3.1 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

输入,出现如下,则大功告成。

python
import keras

在这里插入图片描述
此外,当平时错误安装,或者因为网速慢安装一半,会导致conda里有一些缓存的包文件,可能导致报错。conda clean就可以轻松搞定!第一步:通过conda clean -p来删除一些没用的包,这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方,并删除它们。第二步:通过conda clean -t可以将删除conda保存下来的tar包。

引用 conda常用命令

conda clean -p      #删除没有用的包
conda clean -t      #删除tar包
conda clean -y -all #删除所有的安装包及cache
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转载自blog.csdn.net/weixin_44019644/article/details/105396452
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