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


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