Bert环境配置

anaconda管理python版本

查看电脑当前的python版本

python --version

如果电脑的版本是3.7的，那么使用以下命令来创建2.7版本的

conda create -n python27 python=2.7

然后通过下面这个命令激活刚刚创建的python2.7

conda activate python27

如果不需要使用python2.7版本的，通过下面的来关闭,这样就会到了原始的版本

conda deactivate

安装tensorflow

先建立tensorflow运行环境

conda create -n tensorflow python=2.7

然后激活刚刚的环境（与上面类似）

conda activate tensorflow

最后执行下面的命令来安装tensorflow

pip install tensorflow

进入python环境，执行以下代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, Tensorflow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

a = tf.constant(66)
b = tf.constant(88)
print(sess.run(a + b))

输出

Hello, Tensorflow!
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那么就成功了

pip安装的一些问题

在切换不同的环境以后，跑别人的模型时需要安装一些包，默认的源经常会碰到超时的问题，可以通过一下的方式解决：

源问题

1. 直接使用pip安装的时候在命令后面加上 -i 源 如：

   pip install xx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

   阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

   豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

   清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

   中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

   中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

   如果出现源不受信任的提示，那么就可以这样写

   pip install xx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

2. 直接改变默认源，这样就不用每次在后面添加一大串了

   当前的虚拟环境下面新建pip.conf文件

   cd ~/
   
   mkdir .pip
   
   cd .pip
   
   touch pip.conf 
   
   vim pip.conf

   打开以后添加以下代码

   [global]
   index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ #这个pypi源自己定义
   [install]
   trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn  # 这个也是根据pypi源自己定义

   然后以后默认就是清华的源了