一：ffmpeg的下载

（1）：ffpeg下载

1、访问http://ffmpeg.org/，单击①或者②进入选择操作系统的页面。



2、Linux版本的下载：

①：首先点击小企鹅图标，出现不同的Linux系统

②：根据不同的Linux点击进入不同的Linux系统下载ffmpeg



③：注意：若想下载tar.bz2格式的直接点击中间的Download图标，它会自动进行下载。（也可进入http://ffmpeg.org/releases/选择不同的版本来下载）



3:Windows版本的下载

①：



②：



 

二：使用

①：Windows版本的使用

1：



2、



3、使用示例：



②：Linux下的使用

准备：在/usr/local/下新建一个ffmpeg的文件夹，并进入到ffmpeg文件夹，安装gcc（yum install -y gcc）和wget(yum -y install wget)工具 ,安装（vim）yum install -y vim

1、Linux下使用ffmpeg还需要

(1):nasm下载安装

到http://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/8.2/general/nasm.html找到



①：使用 wget http://www.nasm.us/pub/nasm/releasebuilds/2.13.03/nasm-2.13.03.tar.xz下载

②:执行tar -xvf nasm-2.13.03.tar.xz

③：cd nasm-2.13.03

④：./configure

⑤：make

⑥：make install

完成 nasm的安装

(2):yasm的下载安装

①：到http://www.tortall.net/projects/yasm/releases/挑选版本下载

②上传到 /usr/local/ffmpeg文件夹下

③：tar -xvzf yasm-1.3.0.tar.gz

④：cd yasm-1.3.0/

⑤:./configure

⑥：make

⑦：make install

完成yasm的安装

(3):x264的下载安装

①：到https://www.videolan.org/developers/x264.html下载



②：将软件上传到/usr/local/ffmpeg下

缺少bzip2包时yum install -y bzip2

③：tar -xvf last_x264.tar.bz2

④：cd x264-snapshot-20190629-2245

⑤：./configure --enable-shared

⑥：make

⑦：make install

(4)安装ffmpeg

①：将ffmpeg-4.1.3.tar.bz2上传到ffmpeg文件夹下

②：tar -xjvf ffmpeg-4.1.3.tar.bz2

③： cd ffmpeg-4.1.3

④：./configure --enable-shared --prefix=/monchickey/ffmpeg

⑤：make（花费时间会有点长）

⑥：make install

ffmpeg安装完毕

(5)配置ffmpeg

①：cd /monchickey/ffmpeg/ 

查看一下发现有bin,include,lib,share这4个目录，其中bin是ffmpeg主程序二进制目录，include是C/C++头文件目录，lib是编译好的库文件目录，share是文档目录

②：然后进入bin目录（cd /monchickey/ffmpeg/bin ），执行 ./ffmpeg -version 查看当前版本的详细信息，默认情况下一般会报libavdevice.so.58/57: cannot open shared object file: No such file or directory，原因是lib目录未加载到链接到系统库中

③：执行命令： vim /etc/ld.so.conf.d/ffmpeg.conf 然后添加一行内容： /monchickey/ffmpeg/lib 之后保存并退出，然后执行 ldconfig 使配置生效，现在再次执行 ./ffmpeg -version 显示就正常了



现在ffmpeg就能正常使用了

 

一：ffmpeg的下载

1、访问http://ffmpeg.org/，单击①或者②进入选择操作系统的页面。



 

2、Linux版本的下载：

①：首先点击小企鹅图标，出现不同的Linux系统

②：根据不同的Linux点击进入不同的Linux系统下载ffmpeg



 

③：注意：若想下载tar.bz2格式的直接点击中间的Download图标，它会自动进行下载。（也可进入http://ffmpeg.org/releases/选择不同的版本来下载）



 

3：Windows版本的下载

①：

②：



 

二：ffmpeg的使用

（一）：Windows版本的使用

1、

 

2、



 

3、使用示例：



 

（二）：Linux下的使用

前期准备：
在/usr/local/下新建一个ffmpeg的文件夹，并进入到ffmpeg文件夹；
	
安装gcc（yum install -y gcc）工具；
	
安装wget(yum -y install wget)工具；
	
安装（vim）yum install -y vim；
 

Linux下使用ffmpeg还需要
(1)：nasm下载安装

到http://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/8.2/general/nasm.html找到



①：使用 wget http://www.nasm.us/pub/nasm/releasebuilds/2.13.03/nasm-2.13.03.tar.xz下载

②：执行tar -xvf nasm-2.13.03.tar.xz

③：cd nasm-2.13.03

④：./configure

⑤：make

⑥：make install

完成 nasm的安装；

 

(2)：yasm的下载安装

①：到http://www.tortall.net/projects/yasm/releases/挑选版本下载

②：上传到 /usr/local/ffmpeg文件夹下

③：tar -xvzf yasm-1.3.0.tar.gz

④：cd yasm-1.3.0/

⑤：./configure

⑥：make

⑦：make install

完成yasm的安装；

 

(3)：x264的下载安装

①：到https://www.videolan.org/developers/x264.html下载

②：将软件上传到/usr/local/ffmpeg下

        注意：缺少bzip2包时，执行：yum install -y bzip2

③：tar -xvf last_x264.tar.bz2

④：cd x264-snapshot-20190629-2245

⑤：./configure --enable-shared

⑥：make

⑦：make install

完成x264安装；

 

(4)：安装ffmpeg

①：将ffmpeg-4.1.3.tar.bz2上传到ffmpeg文件夹下

②：tar -xjvf ffmpeg-4.1.3.tar.bz2

③： cd ffmpeg-4.1.3

④：./configure --enable-shared --prefix=/monchickey/ffmpeg

⑤：make（花费时间会有点长）

⑥：make install

ffmpeg安装完毕；

 

(5)：配置ffmpeg

①：cd /monchickey/ffmpeg/ 

查看一下发现有bin、include、lib、share这4个目录，其中bin是ffmpeg主程序二进制目录，include是C/C++头文件目录，lib是编译好的库文件目录，share是文档目录

②：然后进入bin目录："cd /monchickey/ffmpeg/bin" ，执行："./ffmpeg -version" 查看当前版本的详细信息，默认情况下一般会报："libavdevice.so.58/57: cannot open shared object file: No such file or directory"，原因是lib目录未加载到链接到系统库中

③：执行命令： "vim /etc/ld.so.conf.d/ffmpeg.conf " 然后添加一行内容： "/monchickey/ffmpeg/lib" 之后保存并退出，然后执行 ："ldconfig" 使配置生效，然后在bin目录下再次执行："./ffmpeg -version"， 显示就正常了

现在当前目录下的ffmpeg就能正常使用了；



 

(6)：配置ffmpeg的环境变量

①：完成以上步奏之后，还不能直接在linux任何位置使用ffmpeg命令，因为还没有配置ffmpeg环境变量，所以这里在原文基础上，新增环境变量这一步；

②：切换root用户，执行命令："vim /etc/profile"；在文件末尾加上下面的命令行：

#set my ffmpeg environment
export PATH=$PATH:/monchickey/ffmpeg/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/monchickey/ffmpeg/lib


③：然后执行生效命令："source /etc/profile"；

④：最后测试一下是否已经生效，在随便一个路径下执行命令："ffmpeg -version"；出现以下版本信息，说明ffmpeg环境变量配置成功，可直接在linux使用命令调用ffmpeg程序；

 目录

一：安装Anaconda和Tensorflow

1：从官方网站下载Anaconda

2：进行软件安装（这个和普通的没什么特别区别）

3：安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试

4：进行正式的安装Tensorflow

5：通过命令：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

6：等待完成之后，确认是否安装成功

二：将Tensorflow环境嵌入到编辑器中

版本：Linux（Ubuntu14.0.1）

三：Linux环境安装Tensorflow（通过Anaconda方式）

四：Pycharm整合tensorflow环境

五：Tensorflow的案例实践

（3）拨号键与短信息图标的识别

六：安装的一些额外库的方法

七：常见的一些问题汇总

彩蛋：

彩蛋：可以加微信公众号（Java菜鸟进阶之路）便于日常阅读哦！    



 现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习，强化学习出现了，然后自己也对这个产生了点兴趣，特别的进行了一点点学习，就通过这篇文章来简单介绍一下，关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用。建议的话，还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的！

版本：Windows7

一：安装Anaconda和Tensorflow

步骤：

1：从官方网站下载Anaconda

https://www.anaconda.com/download/



2：进行软件安装（这个和普通的没什么特别区别）

注意一点：

3：安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试

进入到windows中的命令模式：

（1）检测anaconda环境是否安装成功：conda --version



（2）检测目前安装了哪些环境变量：conda info --envs



（3）对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本)

        查看当前有哪些可以使用的python版本：conda search  --full -name python

    （备注：如果是用比较新的版本的话，就使用conda search  --full --name python       它们的name的前面是两个‘-’）

        安装python版本（我这里是安装的3.5的版本，这个根据需求来吧）：conda create --name tensorflow python=3.5

（4）激活tensflow的环境：activate tensorflow（注意：这个是在后序安装成功之后才能进行的，否则会提示错误）



（5）检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs（注意：基于后序安装成功之后才进行的，否则会提示错误）



（6）检测当前环境中的python的版本：python --version



（7）退出tensorflow的环境：deactivate



（8）切换到tensorflow的环境：activate tensorflow      

上面的这些基本就可以对于Anaconda有一个比较简单的了解，其实它就类似于JDK的一些操作，比如我们查看jdk的版本，也可以用java --version ，所以说对于Anaconda去安装tensorflow是比较简单的原因也正是这样，也就是是给我们提供了一个基础的依赖环境，这样就方便我们进行后面的安装操作；

Anaconda的官方开发文档，可以看看，还是官网的东西更加好：

https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started

https://anaconda.org/

4：进行正式的安装Tensorflow

注意事项：根据Tensorflow的官方文档，可以得到安装tensorflow的一个命令是下面：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl

但是，如果我们在cmd中，直接进行这样的话，有可能是不能够成功的，开始也不知道为什么，后面发现是跟电脑的cpu和显卡有点关系，所以，采取后面的方法进行安装；

5：通过命令：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

剩下的就是慢慢的等待安装的过程啦

温馨提示：（1）如果在这个命令之后，有提示说需要你升级你的pip的版本，那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了

6：等待完成之后，确认是否安装成功

（1）打开之前安装的Anaconda



这两个都可以，我这里说一下使用Anaconda Prompt的方式；

方法一：步骤：①直接点击进入，就会显示如下的内容：

②切换到tensorflow的环境

③进入python编辑环境

④然后编写一个使用的代码：



方法二：通过使用Anaconda中的spyder的编辑器

通过这个的方式的话，更加简单，直接编写上面的代码，然后进行运行就可以啦，我这里就不多介绍了。。。

7：OK，到这里的话，基本上从安装到成功就已经实现了~~~~

温馨提示：如果你发现，你的conda和tensorflow环境都是安装成功的，但是一用测试代码进行跑的时候就出问题了，那么请注意，这个原因你由于你在安装tensorflow的时候，是直接在cmd下，而不是在你用conda激活的一个环境，所以导致，tensorflow并没有直接嵌入到conda环境，所以，就导致无法导入模块的一个错误；

解决方法：（1）只需要在activate tensorflow      ----------注意：这个环境是第三步中的第3点里面创建的；

（2）然后再使用第五步中的命令就可以了  

二：将Tensorflow环境嵌入到编辑器中

环境：Tensorflow和Pycharm编辑器

步骤：

1：下载Pycharm软件，，这个的话下载安装都很简单，所以就不多说了

2：使用Pycharm创建一个项目



3：设置项目的相关内容



温馨提示：注意上面的Interpreter的选择，因为我们现在要测试的是tensorflow嵌入到我们的IDE，方便我们开发，所以这个python解析器就是要选择我们之前安装tensorflow目录下的解析器，否则的话，我们之后是使用不了tensorflow的模块的内容的哦。。。特别要注意。。。当然，如果这里不选择，那么在创建工程之后还是可以修改的，后面我会说；

4：创建一个py文件，用于编写测试代码



5：运行程序代码



OKOK，，，这就说明我们的环境已经整合完成啦。。。。大功告成

温馨提示：有时候我们会发现，我们引入了tensorflow模块之后，那就会报错，这个原因有如下可能：

（1）tensorflow没有安装成功，这样的话，就需要重新按照我的步骤去了！

（2）IDE中的python解析器，没有使用tensorflow中安装的那个，所以导致无法识别

这个解决方案有两种：

第一种：就是创建工程的时候就选择正确的解析器，也就是我上面所使用的方法

第二种：就是在项目工程里面进行修改配置：

步骤：1：选择File----》setting

2：

3：添加新的解析器



4：找到我们安装的Anadonda中的env中的tensorflow中的python.exe



5：点击apply应用，然后重启我们的IDE，这样的话就不会报无法找到tensorflow的模块的错误了。

版本：Linux（Ubuntu14.0.1）

三：Linux环境安装Tensorflow（通过Anaconda方式）

步骤：（1）下载Anaconda的Linux版本   https://www.anaconda.com/download/#linux

从官网的路径进行下载，一般都很慢，所以，大家可以去这个地址进行下载(或者在进行留言也可以)：https://download.csdn.net/download/cs_hnu_scw/10389323

（2）运行下载好的Anaconda,找到下载的目录，然后执行命令：bash XXXXXXXXX（就是Anaconda文件的名字）

（3）一直等待安装完成即可；

当出现下面这个的时候：



强烈注意一点：在安装的时候，会提示你是否要将这个添加到环境变量中，最好选择Yes，要不然每次都要进行额外的手动添加，非常的不方便，所以强烈建议直接添加到环境变量中；

（4）当执行完成上面的步骤之后，对Anaconda 的环境进行测试；

执行命令：conda --version （作用：查看当前Anaconda的版本）

如果，出现对应的安装版本，那么就表示安装成功，可以继续后面的安装步骤。

（5）添加tensorflow的环境。执行命令：conda create -n tensorflow python=3.5（版本的话，我个人比较喜欢3.X+版本）。当执行完成之后，就根据提示，进行输入yes就可以了，慢慢等待。

（6）激活环境，执行命令：source activate tensorflow （作用：进入到tensorflow的环境）

（7）激活tensorflow的环境，执行命令：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

千万要注意一个地方：如果你安装的python的版本是2.7.那么就用上面的地址，即可，如果你用了3.5版本，那么久需要对应的修改为如下链接：（其他版本类似修改）

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

（8）执行完之后，剩下的就只有等待了，，，对于出现的提示，全部都是“yes”即可。

（9）安装完成之后，进行测试。

具体步骤：

1：在tensorflow的环境下，执行命令：python      （作用：表示进入python环境）

2：然后输入代码（这个其实和windows安装的时候测试时一样）：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('first tensorflow')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)

如果：输出first tensorflow ，那么就表示安装成功了。

补充内容：

1：当需要退出python环境，即执行Ctrl+D或者输入quit即可

2：退出tensorflow环境，source deactivate

3：激活tensorflow环境，source activate tensorflow

四：Pycharm整合tensorflow环境

（1）下载Pycharm，这个就自己到官网下载Linux的社区版本即可，然后对其下载的文件进行相应的解压命令处理就可以了，另外的话，注意一点，在Linux中运行Pycharm不是直接点击就运行，而是需要找到对应的目录下（bin目录），然后执行命令：sh pycharm.sh 即可运行Pycharm。

（2）这个其实和windows的整合方式是一样的，只是说tensorflow的路径是不一样的而已，所以，大家可以参考上面对于Windows版本的详细配置过程即可，这里就不多说了。

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五：Tensorflow的案例实践

（1）案列实践：通过百度云盘下载我分享的内容即可，里面的内容都是封装好的，所以应该能看懂

项目链接：https://pan.baidu.com/s/1-TelzkLHodDNsdX6G82ZOg       密码：b05p

温馨提示：（1）在运行这个代码的时候，会出现ImportError: No module named 'matplotlib'，这是因为你python中缺少了这个包，所以需要进行额外添加；或者进入tensorflow的环境，然后通过pip install matplotlib

解决办法：进入cmd，然后conda install matplotlib ，，然后等安装成功即可，这时候就会找到从而解决这个问题；

（2）手写数字的识别案例：

数据：https://pan.baidu.com/s/1UC6uBPPOBzZhYvNV93RgNw

代码：

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2018/3/30 0030 15:20
# @Author : scw
# @File   : writenumbercompute.py
# 描述：进行手写数字的识别的实例分析
import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 获取数据
mnist = input_data.read_data_sets("E:/tensorflowdata/MNIST_data/", one_hot=True)

print('训练集信息：')
print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape)
print('测试集信息：')
print(mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape)
print('验证集信息：')
print(mnist.validation.images.shape,mnist.validation.labels.shape)

# 构建图
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None,10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y),reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 进行训练
tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 模型评估
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print('MNIST手写图片准确率：')
print(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

（3）拨号键与短信息图标的识别

功能描述：主要是实现对于拨号键图标与短信息键图标的一个识别，作为一个简单的分类Demo。



百度云地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1MC7Recml5laTsrHBQ94NcA               密码：nwxj

（4）人脸捕捉和识别

功能描述：对于某个特定的人物进行捕捉，并且能识别是否是训练中的人脸，作为一个人脸识别的Demo。

由于这个数据集太多了，百度云不让传，所以，如果有需要的同学，可以留言，我会每天都进行查看消息的。

github地址：https://github.com/qq496616246/FaceCheckPython.git

或者git@github.com:qq496616246/FaceCheckPython.git

（5）简单的网页爬虫

功能描述：非常简单，容易上手的网页爬虫小Demo。

百度云地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1FzIzmfYON9pUpms3GyVQqQ           密码：5di1

六：安装的一些额外库的方法

（1）安装cv2：pip install opencv-python

（2）安装人脸识别的库：pip install dlib == 18.17.100

（3）安装机器学习的库：pip install sklearn

（4）安装scipy库：pip install scipy

（5）安装numpy库：pip install numpy

（6）安装Pillow图像库：pip install Pillow

（7）安装matplotlib绘图库：pip install matplotlib

（8）升级pip：python -m pip install -U pip

（9）安装word2vec：必须先安装Cython，其次pip install word2vec （如果提示你没有对应的文件，那么说明你电脑没有c++的编辑环境（windows默认不带），所以先安装一个c++的编译软件，比如VS，Dev-App都可以）可以参考如下博客：

https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/88381650

七：常见的一些问题汇总

（1）问题：在cmd中，输入conda 命令，提示conda不是内部命令

解决方法：在环境变量（系统的Path）中添加：你的Anaconda安装目录下面的Scripts这个目录，比如我的就是，

D:\anacondadownload\Scripts

彩蛋：

如果你想利用闲暇零散的学习技术，那么不妨关注我的公众号阅读你想要的文章哦！

公众号搜索：Java菜鸟进阶之路

Tomcat官网：http://tomcat.apache.org
1、进入官网点击下载专区。

2、点击 Archives。

3、选择版本。

4、点击bin。

5、找到所需要的Tomcat，点击下载。

如何区分tomcat是百windows版本的还是linux？
一般来说exe文件和软件包文件名带windows的Zip文件是windows的，其中ia是安腾，x64是64位，x86是32位。

文件名不带windows的tar.gz或zip文件是Linux的。