初学者使用Anaconda或Miniconda过程中常见的一些问题

1、Anaconda或Miniconda介绍

Anaconda提供了在一台机器上执行Python/R语言的数据科学和机器学习的最简单的方法，包含了成千上万的开源软件包和库。主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。

Anaconda通过新建虚拟环境解决同一个库不同版本的依赖性的问题。对每个应用，将所需要的版本的库安装在同一个虚拟环境下（可以用应用命名该环境）。 比如，应用语音识别用的是Python3.6，应用图像识别用的是Python3.9。如果不用Anaconda，只是在电脑中安装Python，则需要配两个不同的Python，这样会比较麻烦。利用Anaconda，可以用conda命令在Anaconda下新建两个虚拟环境。建立的虚拟环境在Anaconda目录下的envs文件夹下。利用PyCharm写代码配库的时候只需要编译选择虚拟环境下的python.exe即可。

Miniconda是Anaconda的简化版，只是在安装时，少预安装了一些包（这些包可以在需要时再安装）。与Anaconda没有本质区别。

2、 Anaconda或Miniconda安装

官网下载，傻瓜式安装即可。
安装版本：建议选择Anaconda3或Miniconda3

安装前的选项：1，将Anaconda或Miniconda添加到环境变量中。我安装时没有选择该选项。对于是否选择该选项，不同的人有不同见解，官方是不推荐选择该选项。2，默认使用Python的版本，这个选项选择上。

检验是否安装成功：在开始菜单打开Anaconda Prompt(Miniconda3)，输入python。如图，则安装成功。然后(Ctrl+z)，退出python。

3、conda相关问题

3.1 conda常见命令

3.1.1 帮助

帮助：conda --help

3.1.2 创建、查看以及激活环境

1、创建环境：conda create -n envname python版本。eg. conda create -n MachineLearning python=3.9 若不指定python版本，则默认安装最新版本。

2、查看已经创建的环境：conda env list

3、激活环境：conda activate envname

4、退出当前环境：conda deactivate

3.1.3 安装、删除、更新、查找包

1、显示所有的安装包：conda list

2、安装指定安装包：conda install package_name。 eg. conda install tensorflow

3、删除指定包：conda remove/clean package_name

4、删除指定环境中的所有安装包即删除环境：conda remove -n envname --all

5、查看conda版本：conda --version

6、更新conda和其它所有包：conda update conda

7、更新指定包：conda update package_name

8、搜索指定的包：conda search --full-name package_name

9、模糊搜索(可以查询到所有的相关字段的包)：conda search 模糊词

10、安装指定通道(channel)和版本的包：conda install --channel 网址 package_name=版本号 eg.conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0

3.1.4 查看、增加、删除channel

1、显示出所有conda的config信息：conda config --show；只显示channels的信息：conda config --show channels

2、删除channel：conda config --remove channels 网址 eg.conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

3、增加channel：conda config --add channels 网址 eg.conda config ‐‐add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

3.2 conda国内镜像源(后续安装第三方库可以加快安装速度)

3.2.1 中科大镜像源

conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

3.2.2 清华镜像源

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

3.2.3 北京外国语镜像源

conda config --add channels http://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels http://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels http://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels http://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels http://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

3.3 conda和pip不同

我是根据官网上的命令行操作的。所以，pytorch是利用conda安装的；tensorflow是利用pip安装的。所以，在后续更新（卸载）相应的虚拟环境时，要用相对应的命令：pytorch用conda，tensorflow用pip。否则会报错。

后续会持续更新===========================

4、报错

4.1 创建环境出错

4.1.1 解决方案

：1.、进入C:/用户/你的用户名，打开.condarc文件，对其进行编辑；2、将channels下的https都改成http，因为https是加密的，要改成不加密的；3、若channels下有default，将其删除；4、若channels下除了科大镜像之外还有其他项，把其他项删除

4.2 环境中安装安装包失败

4.2.1 安装tensorflow-gpu==1.13.1失败

当我使用pip install tensorflow-gpu= =1.13.1安装tensorflow-gpu后，在用python的import tensorflow as tf进行测试时，报错“缺少部分模块”；然后我使用pip uninstall tensorflow-gpu卸载安装的tensorflow-gpu，并改用conda install tensorflow-gpu==1.13.1进行安装，之后测试成功。

后续会持续更新===========================

5、pip相关问题

5.1 pip常见命令

5.2