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[开发工具]Anaconda虚拟环境创建并安装Jupyternotebook及常用命令总结

一、Anaconda简介

??Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,是Python的一个集成管理工具或者系统,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 600MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含condaPython)。

??1.1 为什么要用Anaconda?

????1)?Python很好用的原因在于它有各种应用场景相对应的包(例如,深度学习tensorflow, pytorch深度学习框架),然而要管理各种包版本与对应的python解释器版本确是件很麻烦的事情,但是Anaconda却好的解决了这一问题。
????2)?Anaconda能够避免一些包存在不兼容的问题,可以为某一个特定的工程创建一个相应的环境(虚拟环境)在这个虚拟环境下安装的包与其它环境下的包互不干扰
????3)?对初学者十分友好,为初学者不必花费更多时间在包的安装与管理上。

二、为什么要创建虚拟环境

??如果你需要开发两个项目,而两个项目所需要的库完全不同,并且一个项目要求python解释器是2.7版本,而另一个项目要求的python解释器是3.6版本,而且一些包之间存在不兼容问题,另外当环境中的库数量过大时,Pycharm加载库非常耗时。虚拟环境就能很好的解决上述出现的问题,我们可以为两个项目创建与项目对应的两个不同的虚拟环境,这样不同虚拟环境下的包不会相互干扰。

三、利用Anaconda创建虚拟环境

??备注:默认已经安装好Anaconda,安装Anaconda的详细步骤参照Anaconda详细安装及使用步骤
??安装好Anaconda之后,按Win+R,在弹出的窗口中输入cmd并确认,进入到cmd界面后按照以下步骤便可以创建虚拟环境并安装Jupyternotebook
??1、使用如下镜像源下载路径替换默认下载包的路径,命令如下:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

??2、创建虚拟环境,命令如下:

conda create --name tensorflow python=3.7.3 (备注:名字自取,这里命名为tensorflow,python版本为3.7.3)

??3、激活创建的虚拟环境,命令如下:

activate tensorflow

??4、安装cpu版本的tensorflow框架

pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

??5、在创建的虚拟环境中使用jupyter notebook,命令如下: (备注:确保安装的ipykernel是在创建的虚拟环境中的)

pip install ipykernel -i https://pypi.douban.com/simple/

??6、将虚拟环境添加到jupyter,命令如下:

python -m ipykernel install --user --name=tensorflow

??到这里,Anaconda的虚拟环境就按照完成了,可以在cmd中输入一下命令查看是否安装成功:

查看创建的虚拟环境: conda info --envs
激活创建的环境:conda activate xxx (xxx为创建的虚拟环境名称)

四、Ancaonda常用命令总结

??1)?查看以创建的虚拟环境: conda info --envs / conda env list
??2)?激活创建的环境:conda activate xxx(虚拟环境名称)
??3)?退出激活的环境:conda deactivate
??4)?删除一个已有虚拟环境:conda remove --name(已创建虚拟环境名称) tensorflow --all
??5)?创建一个新的虚拟环境:conda create --name tensorflow python=3.7.3
??6)?查看安装的包:conda list/pip list
??7)?可以通过克隆的方式更改创建虚拟环境的名称:conda create --name 新名字 --clone 已创建虚拟环境名称
??8)?安装包:pip install scipy -i https://pypi.douban.com/simple 或者 conda install scipy -i https://pypi.douban.com/simple
??9)?卸载包:pip uninstall xxxx;conda uninstall xxxx
??10)?检查conda版本:conda --version
??11)?安装tensorflow的脚本:pip install tensorflow-cpu2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
??12)?更新升级工具包:conda upgrade --all
??13)?升级pip:python -m pip install --upgrade pip
??14)?使用镜像源网站安装需要的库:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow
2.0.0 安装其他库则只需将后面的库替换掉即可
??15)? 常用镜像网站:
????阿里云??????http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
????中国科技大学???https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
????豆瓣(douban)???http://pypi.douban.com/simple/
????清华大学?????https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
????中国科学技术大学?http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

四、参考链接

??1、Anconda简介及虚拟环境创建
??2、为什么要使用Anaconda
??3、Anconda安装教程

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加:2021-09-29 10:30:38  更:2021-09-29 10:31:52 
 
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