更详细可以参考:
Anaconda完全入门指南
conda官方文档
Anaconda官方文档
如果只是用的话,用【创建】和【激活】的命令足够了~
conda create --name yourEnv python=2.7
若想要在创建环境同时安装python的一些包:
conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas
windows ==> activate yourEnv
linux/mac ==> source activate yourEnv
tips:
linux用户需要进入到anaconda/envs
目录下激活需要的环境,或者通过命令source active /home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv
激活需要的环境;
上面激活的方式进入目录太复杂 or 命令太长了,可以通过设置全局变量或者用linux的别名alias
设置。
第一种方式,将需要激活的路径下的bin
文件添加到全局环境变量中如将/home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv/bin
添加到~/.bash_profile
中。
第二种方式,通过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输入activeEnv
激活相应环境
建议第二种,并建议看下linux的alias
,非常好用
windows用户环境变量中添加(改成自己的路径):
D:\Anaconda3
D:\Anaconda3\Scripts
D:\Anaconda3\Library\bin
conda info --envs
:输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境
conda list
: 看这个环境下安装的包和版本
conda install numpy scikit-learn
: 安装numpy sklearn包
conda env remove -n yourEnv
: 删除你的环境
conda env list
: 查看所有的环境
比起官网,建议从清华开源镜像站下载相应版本
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
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
c.IPKernelApp.pylab = 'inline'
会报错tips:
记得加上清华pytorch镜像:
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/
如果还是不成功将官方的安装命令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
去掉-c pytorch
,改为conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
pip install torchnet
pip install git https://github.com/pytorch/tnt.git@master