从convnet开始，转到caffe，后来在单位服务器上使用过tensorflow。但是还是依然主要用caffe，最近想用tensorflow，发现tensorflow现在好友好，竟然可以venv环境下安装。打算转到tf。
1. tensorflow部署本身测试很快通过，但是涉及到别的项目时，要用到cython，出现编译问题。网上找了好多地方，先是找不到vs****.bat，就是VS的一个编译。找了好多答案，看了半天才发现，其实主要是我的VS版本太低，而python3.6需要更高级别的VS，于是下载了VS2015,安装完后，依然提示VS190什么的错误。下载了一个动态库，依然不行，删掉之前网上说的要建一个distuitils.cfg文件。然后错误提示信息变成了numpy/arrayobject.h的错误信息。这个时候看到一个地方，提示是setup.py的引用和使用有问题。当然my_module字段要根据你自己程序需要进行修改。然后就可以了。
from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
import numpy
#setup(
# ext_modules=[
# Extension("my_module", ["my_module.c"],
# include_dirs=[numpy.get_include()]),
# ],
#)
# Or, if you use cythonize() to make the ext_modules list,
# include_dirs can be passed to setup()
setup(
ext_modules=cythonize("my_module.pyx"),
include_dirs=[numpy.get_include()]
)
前几天是用venv环境下安装的tensorflow，但是由于我是windows下使用，当时用的是cmd环境，刚从装系统，之前的系统中毒搞不定了，什么都安装不了了。但是实在不好用，改用cygwin，还装了cmder。cmder确实好用，其实cygwin也不错，习惯用这个了。但是在这两个环境下，无法切换到venv下了。搞了半天才明白。由于这两个平台下，没办法再有效运行activate，因此无法切换到venv了。具体应该是这样，这样无论是cmder还是cygwin都可以切换到venv下了。
source ./env/scripts/activate
windows对开发人员是真不友好。虽然tf的环境搭建好了，可用起来还是不行，都安装好了，还是提示各种问题。于是只好切换到ubuntu下。
在安装各种包时，不翻墙的情况下，发现映像站最好用的是豆瓣的。tensorflow, cython,sklearn等等，都在这里找得到，各种方便。各个命令的含义，pip3 install --help吧。
pip3 install --index-url http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com --upgrade numpy