好記性不如爛筆頭，純粹為自己的學習生活記錄點什麼！

本次接上篇文章Win10深度學習環境配置（上篇），繼續記錄win10下深度學習環境配置過程，下篇記錄安裝TensorFlow+Keras

TensorFlow

由於上篇介紹了pip安裝方法，所以win10系統就能與ubuntu一樣，極其簡單方便的使用pip直接安裝！
只需要按需選擇如下其一即可一步完成安裝：

pip install tensorflow-gpu # 安裝TensorFlow GPU版本

或者

pip install tensorflow # 安裝TensorFlow CPU版本

驗證安裝是否成功，win鍵+R -> cmd 開啟命令列視窗，依次輸入：

python # 這步是進入python環境，下面兩句則是在python環境下輸入
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)

依次輸入結果如下圖

可以看出已成功安裝TensorFlow 1.9.0版本！

Keras

目前常用的高階API即是Keras，其實TensorFlow本身已經自帶Keras，進入CMD命令列環境，輸入python進入python環境，然後依次輸入下列程式碼：

print的結果顯示keras版本是2.1.6-tf，表示是TensorFlow下的Keras版本。
我們也可以單獨安裝Keras，使用pip很簡單的一步搞定：

pip install keras

執行結果：

接下來，我們驗證一下獨立安裝Keras的資訊，依然進入CMD命令列模式，為了對比，將TensorFlow下的keras也一同輸出：

python
>>> from tensorflow import keras # 從TensorFlow匯入keras
>>> print('version of tensorflow keras is', keras.__version__)
>>> import keras # 匯入獨立安裝的keras
>>> print('version of keras is', keras.__version__)
 

輸出結果如下圖：

3. Matplotlib

Matplotlib 是一個Python畫圖工具庫，能夠顯示圖片，畫線等操作，類似OpenCV的某些功能. Matplotlib 能在 Python 環境下執行，包括IPython shells, Jupyter notebook, web application servers.
安裝也是使用pip 直接安裝：

pip install matplotlib

4. OpenCV

在系統中安裝OpenCV，然後再進行python的開發環境配置會比較麻煩，我一般都是簡單的使用OpenCV的基礎功能，所以可以利用python安裝opencv-contrib-python 和 opencv-python。
其實OpenCV的安裝方法有兩個途徑，一是pip直接安裝，二是在pycharm中安裝！pycharm可以安裝絕大部分的依賴庫！

4.1 pip安裝opencv：

pip install opencv-contrib-python
pip install opencv-python

4.2 pycharm 安裝opencv

開啟pycharm，隨便開啟一個python工程，按下圖開啟設定（setting）：

按下圖所示，左側選擇Project Interpreter選項，右側則會顯示當前python環境下安裝的所有依賴庫

上圖，如果沒有，則點選右上角“+”，開啟可安裝包列表，搜尋opencv-contrib-python 和 opencv-python，安裝即可！
如果安裝速度慢，可以新增清華大學的源，新增步驟如下圖所示：

開啟manage repositories，點選“+”，新增清華源

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

結果如下圖

後記

安裝完pycharm之後，很多依賴包/庫都能在repositories中找到並安裝，如果遇到無法安裝的情況，可以使用pip試試。

慢慢積累，慢慢記錄，一切都會好的，加油！