anaconda 環境新建/刪除/拷貝 jupyter notebook上使用python虛擬環境 TensorFlow

本文轉載自查看原文 2018-11-30 15:25 5061 軟件/ anaconda環境新建/刪除/拷貝/ jupyter notebook上使用python虛擬環境/ Anaconda

naconda修改國內鏡像源

國外網絡有時太慢，可以通過配置把下載源改為國內的
通過 conda config 命令生成配置文件，這里使用清華的鏡像：

　　https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

首先，打開Anaconda Prompt窗口，執行命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
然后，執行命令：

conda config --set show_channel_urls yes

找到用戶目錄底下找到 .condarc 文件

路徑在 C:\Users\用戶\.condarc

用編輯軟件打開 .condarc 文件，刪除第3行 –defaults，保存文件

選擇下面一個鏡像站的代碼復制並替換下面文件中的全部內容，windows為“C:\用戶\你的用戶名\.condarc”，Linux為"/home/你的用戶名/.condarc"。（若沒有這個文件就新建一個，注意文件名為.condarc，不要有任何其他后綴）

清華大學開源軟件鏡像站

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channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

上海交通大學開源鏡像站

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channels:
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

中國科學技術大學 USTC Mirror

Copy

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

Conda的環境管理

anaconda 安裝好之后，可能自帶的環境不是我們想要的這樣就需要在創建一個環境，我安裝的是 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64，自帶python是3.7

TensorFlow目前支持的python最高是3.6不支持python3.7，這就需要添加新的環境。

# 創建一個名為py35的環境，指定Python版本是3.5（不用管是3.5.x，conda會為我們自動尋找3.5.x中的最新版本）

conda create --name py35 python=3.5

執行之后會自動下載一些基本的包和Python3.5.x

創建好之后會在Anaconda3安裝目錄里的 /envs/ 文件夾里多了一個py35文件夾，這個就是剛剛創建的新的環境

# 安裝好后，使用activate激活某個環境

activate py35

# 如果想返回默認的環境，運行

deactivate py35

# 復制一個環境

conda create -n py35 --clone py35 clone

# 刪除一個已有的環境

conda remove --name py35 --all

# 為了確定這個環境已經被移除，輸入以下命令

conda info -e

或

conda env list

Conda的包管理

Conda的環境管理功能允許我們同時安裝若干不同版本的Python，並能自由切換

# 安裝 numpy

conda install -n py35 numpy

# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境

# 更新package

conda update -n py35 numpy

# 刪除package

conda remove -n py35 numpy

conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
# 假設當前環境是python 3.5, conda會將python升級為3.5.x系列的當前最新版本

清理無用的python包

什么是pkgs

在anaconda中，最安全的安裝和升級命令是conda install XXX，而python中是pip，但在anaconda下依然可以使用pip升級，這樣一些依賴可能會因為更新后的版本過高出現異常。

在conda的設計中，目錄'pkgs'是下載、存放緩存，以及提取下載的conda包的地方。同時，anaconda一起攜帶的包也會放在這里。

它有一個非常關鍵的作用：我們在構建一些envs的時候，對一些包的依賴會通過硬盤鏈接鏈接到pkgs目錄，這樣虛擬環境生成的速度大大加快，占用空間就大大減小了！！！

能不能/怎么清空pkgs？

當然是可以清理pkgs的。

第一種方式是直接刪除pkgs，大大節省空間。但壞處就是當創建新環境時，現有包（在其他環境中）的共享文件將不再共享硬鏈接。

第二種官方推薦的方式更加安全：

通過conda clean -h 命令來查看清理命令的使用

jupyter notebook

jupyter notebook更改默認工作路徑

在Anaconda Prompt終端中輸入下面命令，查看你的notebook配置文件在哪里：

jupyter notebook --generate-config

根據你運行實際顯示的路徑，打開這個配置文件，我電腦上是這個文件C:\Users\用戶\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

找到 c.NotebookApp.notebook_dir 並修改然后保存，后面的是自己要設置的目錄

設置好之后，在開始菜單打開 Jupyter Notebook 可能還是顯示的原來的工作路徑。修改方案是

先找到快捷方式的保存目錄，

鼠標右擊屬性把 % *** %刪除掉，% 里面的東西是默認工作路徑指定用戶的工作路徑，不刪除無論你怎么設置都不會起作用的。

Jupyter notebook 密碼設置

執行下面的代碼進行設置密碼

$ jupyter notebook password
Enter password: **** Verify password: **** [NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json