Anaconda搭建环境（tensorflow+pytorch）

最近在学机器学习 环境搭建真是一个让人秃头的问题。。终于有时间总结一下了。

Anaconda环境搭建

先去官网下载Anaconda软件，打开界面如下
再点开CMD.exe直接进入base根目录或者win+r输入cmd再输入activate root activate是激活（切换）环境的意思。比如自己有tf2和pytorch俩个环境，想切换到tf2就用activate tf2即可

进入根目录后开始在里面搭建环境：create -n tf2 pip python=3.7 创建的环境名字是tf2 并在此环境内下载了3.7版本python
之后便可以在Anaconda内看到所创的环境，我自己搭建了2个环境，tf2和pytorch如下所示。

同时可以用conda info --envs查看自己搭建了哪些环境和环境所处位置

镜像源添加

手动添加

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

如果失败可以在文件内添加如下：

代码添加如下：

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/

之后可以查看自己镜像源：conda config --show--channels

还有之前遇到的问题镜像源无法添加。先恢复镜像源：

conda config --remove-key channels

再如上操作一遍代码即可

tensorflow下载与测试

activate tf2 

切换到该环境

pip install tensorflow

开始下载

我下载的是最新版本 测试代码如下：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution() #保证sess.run()能够正常运行
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess= tf.compat.v1.Session() #版本2.0的函数
print(sess.run(hello))

如果出错大概率是版本问题。。慢慢一个个试就好，uninstall tensorflow 再install，就是有点累。。。

Pytorch以及cudnn安装

cudnn下载和安装

下载网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载完成后解压 三个文件分别放入cuda安装文件目录（具体查看环境变量路径）

cudnn遇到的问题

下载相应的包再放入如下文件夹内

pytorch下载和测试（gpu是否可用）

先查看自己cuda版本nvidia-smi如下图：

再进入官网https://pytorch.org/get-started/locally/ 根据自己版本信息查看指令
指令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
即下载完成
测试代码

pycharm手动无法下载包

conda config --append channels conda-forge

输入命令即可。

jupyter notebook内核启动路径及目录修改

如下图：

修改目录如下

在396行可自定义启动打开的目录。
内核目录查看：jupyter kernelspec list
删除其中一个：jupyter kernelspec remove name

Anaconda无法启动

win+r再cmd进入窗口直接执行：Anaconda-Navigator