序
Python易用,但用好卻不易,其中比較頭疼的就是包管理和Python不同版本的問題,特別是當你使用Windows的時候。為了解決這些問題,有不少發行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,這些發行版將python和許多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,還有virtualenv、pyenv等工具管理虛擬環境。
Anaconda 具有強大而方便的包管理與環境管理的功能
Anaconda概述
Anaconda是一個用於科學計算的Python發行版,支持 Linux, Mac, Windows系統,提供了包管理與環境管理的功能,可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda利用工具/命令conda
來進行package和environment的管理,並且已經包含了Python和相關的配套工具。
Conda介紹
conda
可以理解為一個工具,也是一個可執行命令,其核心功能是包管理與環境管理。包管理與pip的使用類似,環境管理則允許用戶方便地安裝不同版本的python並可以快速切換。Anaconda則是一個打包的集合,里面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等,所以也稱為Python的一種發行版。
conda將幾乎所有的工具、第三方包都當做package對待,甚至包括python和conda自身!因此,conda打破了包管理與環境管理的約束,能非常方便地安裝各種版本python、各種package並方便地切換。
Anaconda的安裝
https://www.anaconda.com/download/#download
這里下載的是 5.3.0 64位版本
安裝教程:
https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451
https://blog.csdn.net/qq_37392932/article/details/81210470
2、安裝
第一個勾是是否把Anaconda加入環境變量,這涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令。(提示not recommended。推薦安裝完之后在Start Menu里右鍵打開Anaconda。如果選擇add to PATH 來加入環境變量,否則可能會影響卸載。)
安裝Microsoft VSCode依賴
添加環境變量
加入最后兩行環境變量。一個是Anaconda的安裝路徑,一個時期中的Script
3.測試結果
打開cmd。分別輸入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令,會看到相應的結果,說明安裝成功。(python是進入python交互命令行;ipython是進入ipython交互命令行,很強大;conda是Anaconda的配置命令;jupyter notebook則會啟動Web端的ipython notebook,需要注意的是jupyter notebook命令會在電腦本地以默認配置啟動jupyter服務)
4.修改管理鏡像為國內源
Anaconda安裝成功之后,我們需要修改其包管理鏡像為國內源。Tsinghua Open Source Mirror
簡單來說就是在cmd中分別運行這兩個命令就好了。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
打開界面
使用conda管理python
管理Python包 安裝一個包: conda install package_name 移除一個包: conda remove package_name 升級包版本: conda update package_name 查看所有的包: conda list
管理Python環境 創建一個新環境: conda create -n env_name list of packages 刪除名為env_name的環境: conda env remove -n env_name 顯示所有的環境: conda env list 進入名為env_name的環境: source activate env_name 退出當前環境: source deactivate
pip 所有地址
https://pypi.org
安裝Tensorflow
因為新版 Anaconda 自帶的是 3.7版本的python,使用清華的源裝了好幾次tensorflow 都報錯,說找不到對應的版本。參考 這篇教程 ,在 Anaconda 中創建 python3.6 版本的TensorFlow環境
一、輸入命令
conda create -n tensorflow python=3.6
二、激活 python3.6 的 tensorflow 環境
activate tensorflow
三、使用清華的源安裝 tensorflow
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
四、測試,正常
報錯 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
解決方案1:https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023
解決方案2:https://blog.csdn.net/Fourierrr_/article/details/79749899
AVX 編譯的 github 下載地址:https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.10.0/py36/CPU/avx2