本文共 1049 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

 一、版本介绍 依赖的第三方包主要是tensorflow和keras,而在windows下开发的项目采用tensorflow2,与tensorflow1不兼容，tensorflow+keras+python的各个版本之间的兼容关系至关重要。参考：https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 本次主要是采用tensorflow2.2.0+keras2.3.1+python3.8.3。 二、安装anaconda 鉴于之前使用原生的python下载依赖(重点是tensorflow)不好下载，使用anaconda下载第三方依赖更加简单，机器学习项目更依赖于anaconda版的python。 如果已经安装了其他低版本的python需要先卸载

rpm -qa|grep python|xargs rpm -ev --allmatches --nodepswhereis python |xargs rm -frvwhereis python

 注意：首先查看服务器的位数 uname -a  本次下载64位的anaconda，下载链接:https://www.anaconda.com/distribution/ 下载后上传服务器使用sh Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh安装，根据提示进行对应的键入。

配置环境变量：

PYTHON_HOME=/root/anaconda3PATH=$PYTHON_HOME/bin:$PATHLD_LIBRARY_PATH=/root/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport LD_LIBRARY_PATHexport PATH

安装tensorflow

使用pip3 install tensorflow命令安装报错：

使用 conda install tensorflow  此时会更新部分包和下载依赖包

再安装keras  命令：conda install keras

安装其他第三方依赖：

conda install numpy

pip3 install jieba

等

将python启动命令添加到软链接

 ln -s /root/anaconda3/bin/python3.8 /usr/bin/python

上传NLP项目。

启动py脚本：

python CNN_train.py

启动报错：

修改/etc/profile

再次启动：成功。

转载地址：http://jexni.baihongyu.com/