Conda環境管理 + 安裝tensorflow

什么是 conda ？

conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。

• **packages 管理：**可以使用 conda 來安裝、更新 、卸載工具包 ，並且它更關注於數據科學相關的工具包。在安裝 anaconda 時就預先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在數據分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 並不僅僅管理Python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安裝R語言的集成開發環境 Rstudio。
• **environment管理：**在conda中可以建立多個虛擬環境，用於隔離不同項目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的沖突。對糾結於 Python 版本的同學們，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個環境，來分別運行不同版本的 Python 代碼。

Conda的環境管理

默認情況下，conda 創建的新環境 以及過往安裝的模塊緩存都存儲在用戶目錄下，這一點不會在 conda （user-specific）配置文件 $HOME/.condarc 中體現出來，除非用戶修改了默認設置。當前的默認信息可通過 conda info 指令打印查看，其中不僅能夠查看當前默認環境路徑和默認緩存路徑，還能查看conda的源設置（關於conda的源設置在告別便秘：conda改源之路中已經說明過了）。

默認python環境名為base。用戶安裝的不同python環境都會被放在目錄~/anaconda/envs下，可以在命令中運行conda info -e查看已安裝的環境，當前被激活的環境會顯示有一個星號或者括號。

1. #conda版本查看
2. conda -V
3. conda --version
4.  
5. #更新
6. conda update conda #更新conda
7. conda update anaconda #更新anaconda
8. conda update anaconda-navigator #update最新版本的anaconda-navigator
9.  
10. # 查看已安裝的虛擬環境
11. conda env list
12. conda info -e
13. conda info --env
14.  
15. # conda -create -n env_name list_of_packages
16. # env_name是需要創建的環境名稱，list_of_packages是在新環境中需要安裝的工具包，有多個時用空格隔開
17. # 創建一個名為的環境，指定Python版本是3.5（conda會自動尋找3.5.x中的最新版本）
18.  
19. conda create -n xxxx python= 3.5
20. conda create --name xxxx python= 3.5
21.  
22. conda activate xxxx #開啟xxxx環境
23. conda deactivate #關閉環境
24.  
25. # 克隆環境，我想創建一個新環境BBB，完全克隆AAA的環境配置
26. conda create -n BBB --clone AAA
27.  
28. # 刪除一個已有的環境
29. conda remove -n xxxx --all
30.  
31. # 環境重命名
32. # conda沒有重命名的命令，所以可以先 clone 一個環境，然后刪除原有的環境

Conda的包管理

1. # 查看當前環境下已安裝的包
2. conda list
3.  
4. # 查看某個指定環境（xxxxx）下已安裝的包
5. conda list -n xxxxx
6.  
7. # 查找package信息，例如查找numpy包信息，會列numpy的所有版本
8. conda search numpy
9.  
10. # 安裝package，安裝多個包用空格隔開
11. # 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
12. # 也可以通過-c指定通過某個channel安裝
13. conda install -n xxxxx numpy pandas
14.  
15. # 更新package
16. conda update numpy # 更新numpy（當前活躍的環境）
17. conda update -n xxxxx numpy # 更新指定xxxxx環境下的numpy
18. conda update python # 假設當前環境是python3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的最新版本
19.  
20. # 刪除環境package
21. conda uninstall numpy
22. conda remove numpy # 刪除numpy包（當前活躍的環境）
23. conda remove -n xxxxx numpy # 刪除xxxxx環境下的包

Conda 安裝TensorFlow

直接安裝指定版本：

conda install tensorflow-gpu==1.10

1、查看tensorflow各個版本：（查看會發現有一大堆TensorFlow源，但是不能隨便選，選擇可以用查找命令定位）

anaconda search -t conda tensorflow

這里(anaconda search -t conda 庫名)，可以查找各種源下對應的 庫，下圖紅色框中的是源，后面對應的是TensorFlow的各種版本

2、找到自己安裝環境對應的最新TensorFlow后（可以在終端搜索anaconda，定位到那一行），然后查看指定tensorflow版本信息

anaconda show anaconda/tensorflow  # anaconda/tensorflow是上圖紅框中的源名

3、最下面提供一個下載地址（藍色框內），使用下面命令就可安裝1.8.0版本tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow==1.8.0