python算法开发环境搭建(conda)

1. conda安装配置(windows)

* 配置conda环境变量， 需添加环境变量
  D:\Program Files\anaconda3;D:\Program Files\anaconda3\Scripts;D:\Program Files\anaconda3\Library\bin;
* path创建
  设置--高级系统设置--环境变

*创建虚拟环境
进入 cmd 
conda create --name tf2 python=3.6
conda activate tf2 
错误：Your shell has not been properly configured to use 'conda activate
解决方法：
在VScode powershell comdline中执行conda init后重启vscode，出现错误无法加载文件 ******.ps1，因为在此系统中禁止执行脚本。
通过Win10开始菜单进入PowerShell（管理员）,输入命令set-ExecutionPolicy RemoteSigned， 选择y
重启cmd，执行conda activate tf2 ，可以 正常运行。

conda下python环境查看
conda info -e
conda创建，激活，注销，移除虚拟环境
#（1）创建虚拟环境，同时指定python版本
conda create -n py27 python=2.7
#（2）激活环境
activate py27 
#(3) 注销or退出当前环境
deactivate py27 
移除环境
conda remove -n py27 --all
 指定环境下安装包
conda list
conda install numpy #安装nunmpy，安装在默认的Python环境中
conda install -n py27numpy #在Python2编译环境中安装numpy包

1.2 首次激活环境报错：

windows] CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘
解决方案： 先用activate ***（虚拟环境明） ，
再使用conda activate ***

2.安装conda( Linux)

mkdir conda3， 将安装包下载到该路径下
--下载安装包
wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
官网链接：https://www.anaconda.com/products/distribution
 miniconda 安装 : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/?C=M&O=D
--给执行权限
 chmod 775 Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
--执行安装过程--安装过程中要选yes 和按下enter ，常规操作 
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh #运行
--如果更改默认路径，则按如下操作：这里/opt/anaconda3 是之前不存在的目录。

安装过程会询问是否要初始化conda， 官方建议选yes， 默认更改系统配置文件， 直接指定python默认版本是conda python。 
要不然执行conda --version ，需要手工进行环境变量配置。
--安装完成后
【关闭终端】，然后再打开终端以使安装后的Anaconda启动。 # 必须要重启动一个会话，要不然环境配置没有生效。
-- 验证是否安装成功，重新打开的终端输入以下命令
--如果conda --version没有成功， 则需进行环境变量配置：
vim ~/.bashrc
export  PATH="/root/miniconda3/bin:"$PATH"
source source ~/.bashrc
---再次验证是否成功
conda --versio

3.卸载conda（linux）

卸载conda
1、首先，在家目录~有一个miniconda3的文件夹，使用rm命令将它删除：
2、然后，用vim命令进入.bashrc文件，将conda的语句用#注释掉：​​​​​​​
3、最后，重新激活一下source .bashrc就可以了。
source .bashrc

4.添加清华镜像(linux)

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --get channels

–查看源地址
conda config --show channels

5. 虚拟环境创建与更新(linux)

–查看现有虚拟环境
conda env list
–查看安装包
conda list
–创建虚拟环境
conda create -n myenv python=3
conda remove -n myenv --all #删除虚拟环境
—指定虚拟环境安装包
conda install --name
—进入和退出虚拟环境
source activate myenv
source deactivate
—安装软件包
pip install tensorflow-cpu==2.6.0
----删除虚拟环境 (有时候python版本安装错了，需要重新安装)
conda remove -n *** --all

6 通过镜像快速下载和安装包(linux)

例如，通过腾讯云，清华镜像下载linux 版本的torch，如下链接打开后选择对应版本， 注意对应的python版本号，以及cpu,还是gpu
http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/pytorch   
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

安装命令：
conda install ***tar.bz2

下载python包对应的whl文件，如mulitprocess
http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/multiprocess
假设下载版本，multiprocess-0.70.12.2-py39-none-any.whl
安装命令：
pip install multiprocess-0.70.12.2-py39-none-any.whl

7. java 环境配置(linux)

* 下载安装包： jdk1.8.0_341
* 官网下载：
* 上传到， cd /usr/local目录下
* 解压： tar -zxvf  *tar.gz
* 配置环境：vim /etc/profile    最后加入：
  export JAVA_HOME=/usr/local/jdk8/jdk1.8.0_341 
  export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
  export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATH
  export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
  export PATH=$PATH:${JAVA_PATH}
* 环境配置生效： source /etc/profile\

8 安装tensorflow（windows）

* tensorflow 版本选择
  * 查看官网，python 与tensorflow版本对应情况
    * python2.7及以上，需要tensorflow2.5及以上
* 下载速度超时，使用国内镜像
  pip默认的路径是python官网的下载路径,直接下载下载速度会非常慢经常超时导致安装失败。
  * 更换pip的下载路径
    阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
    清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
    用管理员身份执行cmd，然后输入如下命令
    pip install [tensorflow](https://so.csdn.net/so/search?q=tensorflow&spm=1001.2101.3001.7020) -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

9. 更换conda虚拟环境的下python版本

conda install python=版本号