吴恩达的deep learning. ai课程配套的编程作业需要环境配置如下：
因为作业中使用到了TensorFlow与Keras，相应的版本为
  
   python:3.6.0
   tensorflow:1.2.1
   keras:2.0.7
  
推荐的开发环境为：Anaconda + Tensorflow + Keras
因为所有作业都可以在无 GPU 配置下实现，所以为了简化，只介绍 CPU 版本的安装。

Step 1 安装Anaconda

Anaconda 是 Python 的一个发行版，集成了 Numpy、Matplotlib 等很多 Python 包，还有强大的工具 Jupyter Notebook。总之安装 Anaconda 让我们省去了大量下载模块包的时间，更加方便。
 打开Anaconda下载页面：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
 

下载好了之后一步步安装。

Step 2 创建虚拟环境

因为我们要安装特定版本的 Python、TensorFlow 和 Keras，为了不影响其他项目所需的环境，一个好的习惯是创建虚拟环境。相当于为不同的项目创建一块独立的空间，在这个空间里，你安装任何库和框架都是独立的，不会影响到外部环境。

首先，打开：“Anaconda Prompt”：

Anaconda Prompt 可以当成是 Anaconda 的终端。在 Anaconda Prompt 中，我们可以使用 Conda 命令来管理 Python 库并创建虚拟环境。

打开 Anaconda Prompt 之后，输入命令：

conda create --name dl python=3.6.0

（dl是虚拟环境名，这里选择的python版本是3.6.0）

输入如下命令，进入虚拟环境dl中：

activate dl

安装jupyter，在虚拟环境dl中直接输入如下命令：

conda install jupyter

Step 3 安装 TensorFlow

在虚拟环境dl中输入如下命令：

conda install tensorflow==1.2.1

(上面的命令是安装 CPU 版本的 Tensorflow，注意 1.2.1 是吴恩达 deeplearning.ai 作业对应的 TensorFlow 版本。务必一致)

完成 TensorFlow 安装之后，就可以查看 Python 的版本信息。再进入 Python 环境，查看 TensorFlow 是否安装成功，以及版本信息是否正确（安装正确，结果如下）：

Step 4 安装 Keras

安装 Keras 的方法跟 TensorFLow 稍有不同。建议使用 pip 命令安装。因为如果使用 conda 来安装的话，可能会给你安装一个新的 TensorFlow 版本。而使用 pip 安装，Keras 就会使用上面安装的 TensorFlow 来作为 backend。

首先，在虚拟环境 dl 中，输入以下命令安装 Keras：

pip install keras==2.0.7

如果未安装成功，可能是pip版本太低，使用以下命令更新pip版本:

python -m pip install -U pip

完成 Keras 安装之后，进入 Python 环境，查看 Keras 是否安装成功，以及版本信息是否正确：

Step 5 启动deep learning.ai 开发环境

所有的安装工作完成之后，deeplearning.ai 的开发环境就配置好了。接下来启动开发环境，打开 jupyter notebook，即打开 Anaconda Navigator：

打开后界面如下：

然后，从 Application on 下拉框中选择刚建的虚拟环境 dl，打开该环境下的 Jupyter ，如下图所示：

其他：
如果遇到这个问题：No module named ‘matplotlib’

是因为新建的虚拟环境 dl 很多工具和包是没有安装的，需要我们手动安装。需要安装的工具大致包括： jupyter、matplotlib、scipy、h5py、Pillow 等。
安装matplotlib：
打开Anaconda Prompt，输入命令进入dl虚拟环境：

activate dl

，输入命令安装matplotlib：

pip install matplotlib

注意：如果出现

没关系，多试几遍就行。
同样的办法安装scipy， h5py， Pillow。。。。。。。

作者：小企鹅吃黄鱼
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来源：简书
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