conda創建新環境

更詳細可以參考：
Anaconda完全入門指南
conda官方文檔
Anaconda官方文檔

文章目錄

    conda創建新環境
            第一步：創建
            第二步：激活
            第三步：查看活躍的環境
    conda一些命令
    anaconda下載
        清華鏡像源配置
    遠程：
        Jupyter notebook遠程訪問服務器
        Pycharm遠程連接服務器
    其他注意：
        pytorch 安裝不成功
        keras和tersorflow對應版本問題
        torchnet安裝

conda創建新環境

如果只是用的話，用【創建】和【激活】的命令足夠了～
第一步：創建

conda create --name yourEnv python=2.7

    –name：也可以縮寫為 【-n】，【yourEnv】是新創建的虛擬環境的名字，創建完，可以裝anaconda的目錄下找到envs/yourEnv 目錄
    python=2.7：是python的版本號。也可以指定為【python=3.6】，若未指定，默認為是裝anaconda時python的版本.

若想要在創建環境同時安裝python的一些包：
conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas
第二步：激活

windows ==> activate yourEnv
linux/mac ==> source activate yourEnv

tips:

    linux用戶需要進入到anaconda/envs目錄下激活需要的環境，或者通過命令source active /home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv激活需要的環境；

    上面激活的方式進入目錄太復雜 or 命令太長了，可以通過設置全局變量或者用linux的別名alias設置。
    第一種方式,將需要激活的路徑下的bin文件添加到全局環境變量中如將/home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv/bin添加到~/.bash_profile中。
    第二種方式，通過vim ～/.bash_profile，向里面添加alias activeEnv='source activate /home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv'，source ～/.bash_profile之后可以直接在命令行輸入activeEnv激活相應環境
    建議第二種，並建議看下linux的alias，非常好用

    windows用戶環境變量中添加（改成自己的路徑）：

        D:\Anaconda3
        D:\Anaconda3\Scripts
        D:\Anaconda3\Library\bin

第三步：查看活躍的環境

conda info --envs：輸出中帶有【*】號的的就是當前所處的環境
conda一些命令

conda list: 看這個環境下安裝的包和版本
conda install numpy scikit-learn: 安裝numpy sklearn包
conda env remove -n yourEnv: 刪除你的環境
conda env list: 查看所有的環境
anaconda下載

比起官網，建議從清華開源鏡像站下載相應版本

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

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清華鏡像源配置

清華官方說明：Anaconda 鏡像使用幫助，主要概括為向.condarc填充以下內容：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_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/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - 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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    linux: 直接vim ~/.condarc后添加；
    Windows: 無法直接創建名為.condarc的文件，可先執行conda config --set show_channel_urls yes生成該文件之后再添加。

遠程：
Jupyter notebook遠程訪問服務器

    參考: Jupyter notebook遠程訪問服務器
    注意第一個人的評論：" 我的要修改c.NotebookApp.ip=‘0.0.0.0’才能用"
    以及按照我的版本c.IPKernelApp.pylab = 'inline'會報錯
    sshkey連接的方式：
    在這里插入圖片描述

Pycharm遠程連接服務器

    ctrl+s自動上傳不了可能是沒有選擇默認的服務器，可以在tools --> deployment -->configuration 下面配置
    在這里插入圖片描述

tips:

    pycharm的快捷修復鍵 OPTION + ENTER
    優化導入 option + control + O

其他注意：
pytorch 安裝不成功

    記得加上清華pytorch鏡像：

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    # for legacy win-64
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
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    官網可以根據自己的系統等直接生成安裝的命令，如果鏡像后還是不成功將官方的安裝命令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch去掉-c pytorch，改為conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

    cuda版本查看cat /usr/local/cuda/version.txt

keras和tersorflow對應版本問題

    兩個版本如果不匹配可能出現：module ‘tensorflow.python.keras.backend’ has no attribute ‘get_graph’。可以從這里查看對應的版本

    pip uninstall keras # 卸載keras
    conda install keras=2.2.4 #安裝對應版本的keras
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torchnet安裝

    手動：https://blog.csdn.net/weixin_43264516/article/details/83187775
    官方：pip install torchnet
    git： pip install git https://github.com/pytorch/tnt.git@master