Conda 命令 tensorflow2.0/2.1安装
Conda 命令+tensorflow安装
版本信息及更新下载
conda --version
conda update conda #更新至最新版本 更新相关包
conda update --all #更新所有包也就是打补丁 3.67——>3.69
conda upgrade --all #升级所有包 3.6——>3.7
conda list #显示所有包
conda clean -p //删除没有用的n包
conda clean -t //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache
环境操作
创建
#创建包含某些包（如numpy，scipy）的环境
conda create --name your_env_name numpy scipy
#创建指定python版本下包含某些包的环境
conda create --name your_env_name python=3.6 numpy scipy
codna env list # 环境列表
激活环境
conda activate ***
activate ***
退出环境
deactivate ***
conda deactivate
管理环境中的包
conda list -n your_env_name
conda install --name myenv package_name
conda remove --name myenv package_name
环境分享
conda env export > environment.yml #打包分享
conda env create -f environment.yml #解包创建
重命名
conda create --name newname --clone oldname //克隆环境
conda remove --name oldname --all //彻底删除旧环境
删除环境
conda remove -n your_env_name --all
conda remove --name your_env_name --all
tensorflow安装
anaconda search -t conda tensorflow #第一步
anaconda show ***/*** 这里提示中的<>要删去
conda install --channel **************
tensorflow2.0gpu安装
注意自己的GPU驱动要适配
安装cuda10.0 cudnn
conda create -n tf python=3.7 //先创建python3.7的环境
activate tf
conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn=7.6
pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
//当前环境下测试
python
import tensorflow as tf
version = tf.__version__
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()
print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok)
tensorflow2.1gpu安装
安装cuda10.1 cudnn>=7.6
conda create -n tf python=3.7 //先创建python3.7的环境
activate tf
conda install tensorflow-gpu==2.1.0
新建环境加jupyter
#先激活所要加的环境
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name "你希望的环境名"
jupyter kernelspec remove 要删除的环境 出现连接不上jupyter 可update一下
#查看jupyter内核列表
jupyter kernelspec list
#查看当前运行的jupyter
jupyter notebook list
换源
#清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
#中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
#上海交大源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
删除源
conda config --remove-key $channels
.condarc 文件