conda指令以及如何安装tensorflow和pytorch

最近在学习深度学习的一些常用框架，如tensorflow和pytorch。总结一下遇到的常见问题！

虚拟环境的建立

在项目拷贝时非常有用，可以快速的在别人的电脑上搭建好环境并进行修改和演示。

• 创建python虚拟环境。

         使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。       your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

• 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。

            打开命令行输入 python --version可以检查当前python的版本。

            使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。

            Linux:  source activate your_env_name(虚拟环境名称)

            Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)

            这是再使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的。

• 对虚拟环境中安装额外的包。

            使用命令 conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name中

• 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。

            Linux: source deactivate

            Windows: deactivate

• 删除虚拟环境

           使用命令 conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all， 即可删除。

• 删除环境中的某个包

           使用命令 conda remove --name your_env_name  package_name 即可。

conda常用其他指令

• conda list  查看安装那些包
• conda env list 或者 conda info -e 查看当前存在的虚拟环境
• conda update conda    检查更新当前conda

pip与conda更换安装源

      由于pip和conda的原始安装源都在国外，所以安装时会很慢，有时直接挂掉，所以一般使用国内的清华源（我一般用这个）

pip源的更换：

临时使用：

• pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 例：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas

永久使用：

Linux下：

• 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 修改 index-url至tuna，内容如下：
• [global]   index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

windows下:

• 直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xxxx\pip，新建文件pip.ini，内容如下
• [global]   index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

比如更新Anaconda中的pip，只能使用conda更新到9.3，但最新版为10.1，需要使用pip进行更新，临时使用指令为

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip

conda源更换：

conda的源也使用清华的，只需要两条命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 

conda config --set show_channel_urls yes

安装tensorflow和pytorch

安装指令很简单，去官网上查看根据自己的需要，区分系统和有无GPU。

tensorflow安装：

https://www.tensorflow.org/install/

pytorch安装：

https://pytorch.org/

如笔者使用win+cpu版本进行安装，则需如下指令：
tensorflow:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

若使用国内pip源要加上  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pytorch:

conda install pytorch-cpu -c pytorch

pip3 install torchvision

若使用国内pip源要加上  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple