技术标签: python anaconda Machine Learning
Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项
Anaconda + Jupyter 基本上已经是大部分机器学习/数据分析等开发者标配的开发环境,
进入正题:
下载地址传送门:
直接选择相应的installer即可
在官网下载比较慢,而且容易断,推荐用下面清华镜像方式:
打开后,可以通过Date排序找到最新版本下载
这里分别实测了通过官网和镜像下载的速度,实测镜像大概快两倍左右,当然取决于不同网络环境,。。
下载后,就和正常软件安装一样,
这里用Windows版举例:
选择用户
这里可以先不用选Add sys path,只勾选Register。 推荐安装之后手动配置SysPath,避免配置导致后期使用上的问题
等待完成,下一步
最后两项都不需要选,点击Finish,完成安装
可以看到安装后,除了Anaconda,默认还带了Jupyter、Spyder等
打开电脑高级系统配置:
点开系统环境变量
找到下面System Variables -> Path,然后点击Edit 或直接双击
添加安装目录及相应bin目录进去,如下图,完成配置
之后可以简单通过cmd输入conda 命令检查下安装配置是否成功:
同时可以看下python的版本已经是conda带的版本了:
继续在cmd里,通过输入下面命令配置为清华源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
打开Anaconda Navigator:
启动有点慢
或者打开Prompt命令行方式使用conda cmd
Navigator启动完成
其中已经安装好的直接可以点击Launch,比如点开Jupyter:
接下来点击左列的Environment,新建开发用虚拟环境即可使用,
(虚拟环境可以理解为只是系统的一个Folder,你可以在其中作为你的开发目录进行任意安装包,并与其他的Python包隔离开,互不影响,这也是conda的精髓)
如果用conda cmd也和图形页面一样,用cmd就是通过conda create
创建过程如果报HTTP网络错误,可能是channel里多了一条default,去掉即可, 否则使用默认镜像源访问速度过慢,导致超时从而更新和下载失败
在用户根目录(C:\Users\用户名)下找到.condarc文件(本机conda的用户配置文件),打开并删除其中的default配置行即可
如果还不行,可以尝试把清华镜像源的https 改为http
最后创建完毕:
右键打开env的terminal,即可在该环境下进行开发了:
cmd详情可以参考官网Doc:
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html
conda --version #查看conda版本,验证是否安装
conda update conda #更新至最新版本,也会更新其它相关包
conda update --all #更新所有包
conda update package_name #更新指定的包
conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境,并在该环境下安装名为package_name 的包,可以指定新环境的版本号,例如:conda create -n python2 python=python2.7 numpy
pandas,创建了python2环境,python版本为2.7,同时还安装了numpy pandas包source activate env_name #切换至env_name环境
source deactivate #退出环境
conda info -e #显示所有已经创建的环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name
conda remove --name env_name –all #删除环境
conda list #查看所有已经安装的包
conda install package_name #在当前环境中安装包
conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包
conda remove – name env_name package #删除指定环境中的包
conda remove package #删除当前环境中的包
conda create -n tensorflow_env tensorflow
conda activate tensorflow_env #conda 安装tensorflow的CPU版本
- conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
conda activate tensorflow_gpuenv #conda安装tensorflow的GPU版本
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