python算法开发环境搭建(conda)

目录

        • 1. conda安装配置(windows)
          • 1.2 首次激活环境报错:
        • 2.安装conda( Linux)
        • 3.卸载conda(linux)
        • 4.添加清华镜像(linux)
        • 5. 虚拟环境创建与更新(linux)
        • 6 通过镜像快速下载和安装包(linux)
        • 7. java 环境配置(linux)
        • 8 安装tensorflow(windows)
        • 9. 更换conda虚拟环境的下python版本

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。

在这里插入图片描述

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 ***
python算法开发环境搭建(conda)_第1张图片

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。

python算法开发环境搭建(conda)_第2张图片

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

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