Anaconda虚拟环境创建并安装Jupyternotebook及常用命令总结

目录

  • 一、Anaconda简介
        •   1.1 为什么要用Anaconda?
  • 二、为什么要创建虚拟环境
  • 三、利用Anaconda创建虚拟环境
  • 四、Ancaonda常用命令总结
  • 四、创建虚拟环境时报错
  • 五、参考链接

一、Anaconda简介

  Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,是Python的一个集成管理工具或者系统,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 600MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含condaPython)。

  1.1 为什么要用Anaconda?

    1) Python很好用的原因在于它有各种应用场景相对应的包(例如,深度学习tensorflow, pytorch深度学习框架),然而要管理各种包版本与对应的python解释器版本确是件很麻烦的事情,但是Anaconda却好的解决了这一问题。
    2) Anaconda能够避免一些包存在不兼容的问题,可以为某一个特定的工程创建一个相应的环境(虚拟环境)在这个虚拟环境下安装的包与其它环境下的包互不干扰
    3) 对初学者十分友好,为初学者不必花费更多时间在包的安装与管理上。

二、为什么要创建虚拟环境

  如果你需要开发两个项目,而两个项目所需要的库完全不同,并且一个项目要求python解释器是2.7版本,而另一个项目要求的python解释器是3.6版本,而且一些包之间存在不兼容问题,另外当环境中的库数量过大时,Pycharm加载库非常耗时。虚拟环境就能很好的解决上述出现的问题,我们可以为两个项目创建与项目对应的两个不同的虚拟环境,这样不同虚拟环境下的包不会相互干扰。

三、利用Anaconda创建虚拟环境

  备注:默认已经安装好Anaconda,安装Anaconda的详细步骤参照Anaconda详细安装及使用步骤
  安装好Anaconda之后,按Win+R,在弹出的窗口中输入cmd并确认,进入到cmd界面后按照以下步骤便可以创建虚拟环境并安装Jupyternotebook
  1、使用如下镜像源下载路径替换默认下载包的路径,在cmd中输入如下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
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/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

  2、创建虚拟环境,命令如下:

conda create --name tensorflow python=3.7.3 (备注:名字自取,这里命名为tensorflow,python版本为3.7.3)

  3、激活创建的虚拟环境,命令如下:

conda activate tensorflow

  4、在激活的虚拟环境中,安装cpu版本的tensorflow框架

pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

  5、在创建的虚拟环境中使用jupyter notebook,命令如下: (备注:确保安装的ipykernel是在创建的虚拟环境中的)

pip install ipykernel -i https://pypi.douban.com/simple/

  6、将虚拟环境添加到jupyter,命令如下:

python -m ipykernel install --user --name=tensorflow

  到这里,Anaconda的虚拟环境就按照完成了,可以在cmd中输入一下命令查看是否安装成功:

查看创建的虚拟环境: conda info --envs
激活创建的环境:conda activate xxx (xxx为创建的虚拟环境名称)

四、Ancaonda常用命令总结

  1) 查看以创建的虚拟环境: conda info --envs / conda env list
  2) 激活创建的环境:conda activate xxx(虚拟环境名称)
  3) 退出激活的环境:conda deactivate
  4) 删除一个已有虚拟环境:conda remove --name(已创建虚拟环境名称) tensorflow --all
  5) 创建一个新的虚拟环境:conda create --name tensorflow python=3.7.3
  6) 查看安装的包:conda list/pip list
  7) 可以通过克隆的方式更改创建虚拟环境的名称:conda create --name 新名字 --clone 已创建虚拟环境名称
  8) 安装包:pip install scipy -i https://pypi.douban.com/simple 或者 conda install scipy -i https://pypi.douban.com/simple
  9) 卸载包:pip uninstall xxxx;conda uninstall xxxx
  10) 检查conda版本:conda --version
  11) 安装tensorflow的脚本:pip install tensorflow-cpu2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
  12) 更新升级工具包:conda upgrade --all
  13) 升级pip:python -m pip install --upgrade pip
  14) 使用镜像源网站安装需要的库:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow
2.0.0 安装其他库则只需将后面的库替换掉即可
  15)  常用镜像网站:
    阿里云      http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    中国科技大学   https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    豆瓣(douban)   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/

四、创建虚拟环境时报错

     An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent
     解决方案:将.condarc(conda的配置文件)文件中的代码替换为下面的代码即可解决。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

五、参考链接

  1、Anconda简介及虚拟环境创建
  2、为什么要使用Anaconda
  3、Anconda安装教程
  4、创建虚拟环境时报错-An HTTP error…

你可能感兴趣的:(深度学习,python,anaconda,windows,10)