一、Anaconda介绍与安装注意事项

注：python 第三方包都放在 site-packages 文件夹里面

1.1、介绍

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

注：博主安装的是最新版本：Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe。如果电脑的配置和空间捉急，可以选择Miniconda，同样可以做到Package的安装和环境管理，具体了解可看这里~

1.2、安装注意事项

安装包的清华源下载地址。

不要勾选这两个，后期直接打开Anaconda Prompt即可。

二、Anaconda常用命令

conda --version 或 conda -V //获取版本号
conda update conda //检查更新当前conda

conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3
conda env list // 列出conda管理的所有环境

activate // 切换到base环境
activate learn // 切换到learn环境
deactivate learn //退出learn环境
conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包

conda list // 列出当前环境的所有包
conda install requests 安装requests包
conda remove requests 卸载requets包
conda update requests 更新requests包
conda search <搜索项> //搜索包

conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

  

 

  
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三、Anaconda更换清华源

主要参考：Anaconda 镜像使用帮助

在目录C:\Users\wangxubo下如果没有.condarc文件，首先执行下面这个命令进行生成：

conda config --set show_channel_urls yes

  

 

  
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注：由于更新过快难以同步，清华源不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

打开.condarc文件，用下面文本内容覆盖：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  

 

  
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这样，即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

接着运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。

若想换回默认镜像源，可执行：conda config --remove-key channels

四、安装常用深度学习工具

4.1、pytorch 安装

注：Pytorch的下载<地址>

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

  

 

  
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复制上述conda命令即可安装

老版本安装，可以到这个网址

验证是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)  #注意是双下划线

  

 

  
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4.2、TensorFlow 安装

4.2.1、创建虚拟环境

conda create -n tf python=3.7

  

 

  
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4.2.2、安装TensorFlow

TensorFlow 的安装需要考虑 pip、python和TensorFlow 之间的对应，网址可参考这里。

TensorFlow 2 软件包需要使用高于 19.0 的 pip 版本，如需升级可使用命令：pip install --upgrade pip；或者干脆一步到位（创建虚拟环境指定python版本【也就指定了pip版本】）

CPU版本的TensorFlow 安装命令：

pip install tensorflow

  

 

  
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指定版本：pip install tensorflow==1.15.0
卸载：pip uninstall tensorflow

GPU 版本的 TensorFlow 安装命令：

pip install tensorflow-gpu

  

 

  
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注意gpu版要事先装好 CUDA 和 cuDNN。

• CUDA ：NVIDIA发明的一种并行计算平台和编程模型。通过利用图形处理单元（GPU）的功能，可以显着提高计算性能。
• NVIDIA cuDNN：用于深度神经网络的GPU加速的原语库。
• Bazel 是用于编译 TensorFlow 的构建工具

4.2.3、验证是否安装成功

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

  

 

  
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import TensorFlow 时会提示如下信息：

2021-02-06 19:05:29.062272: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found

2021-02-06 19:05:29.062433: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.

  

 

  
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不难看出信息都是与cuda相关的，我们目前只装CPU版本的，先不管它。

博主尝试了更换python和TensorFlow对应版本，仍然会出现该错误，索性先不管了…

五、与pycharm搭配使用方法

在File => Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了，如下图

使用Anaconda创建的虚拟环境在Anaconda安装目录下的envs文件夹中，比如我的：D:\anaconda3\envs\pannet。

参考

• Anaconda 镜像使用帮助（清华源）
• Anaconda完全入门指南
• Anaconda 零基础使用说明
• Anaconda 镜像源操作(查看配置删除)
• Start Locally | PyTorch
• Anaconda 国内镜像配置
• TensorFlow与软件版本的对应关系
• [TensorFlow] 运行报错：W tensorflowstream_executorplatformdefaultdso_loader.cc59]
• Tensorflow在Windows下使用踩坑

文章来源: recclay.blog.csdn.net，作者：ReCclay，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：recclay.blog.csdn.net/article/details/113642473