Anaconda下的清华镜像添加、Tensorflow2.3安装以及pip&conda基本命令

Anaconda下的清华镜像添加

在已经安装Anaconda之后，添加清华镜像：

1.打开【Anaconda prompt】，输入命令： conda config --set show_channel_urls yes

2.在C:\Users\administer目录下生成.condarc文件（Windows用户）

3.打开.condarc 文件，清空此文件，并把下面内容复制进去，保存**（这一步可能会更新，可直接进上面清华镜像网站查看）**：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - 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

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4.打开【Anaconda Prompt】:

# 要创建或修改文件（这一步可能是把修改的配置生效了吧）
conda config --add channels conda-forge

#运行 conda clean -i  清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
conda clean -i   

Tensorflow2.3安装

按win+r键，输入cmd，打开Terminal:

第一步 创建独立环境并激活

conda create --name tensorflow2_3 python==3.7

activate tensorflow2_3

第二步 安装相关软件包
第一种：conda install numpy matplotlib PIL scikit-learn pandas
第二种：pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
推荐用pip进行安装

第三步 安装TensorFlow2.3

默认CPU

pip install tensorflow==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装带GPU的

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第四步 测试TensorFlow2.3
在命令行中输入python，打开python交换模式
输入代码：import tensorflow as tf

pip&conda基本命令

conda命令
安装包conda install
卸载包conda remove
更新包conda update
模糊查询conda search

pip命令
安装包pip install
卸载包pip uninstall

conda环境管理
创建环境conda create --name
激活环境activate
退出环境deactivate
删除环境conda remove --name --all
查看当前环境系统以及创建的当前环境的信息conda env list

其他问题

pip install -r 中r什么意思？

经常用，pip install -r requirement.txt，但是确不知道 -r 是什么意思，你说你是不是这样？

下面介绍下，pip install 的几种参数：

-r：通过requirements文件可控地安装很多依赖。

pip install -r requirements.txt

-r, --requirement Install from the given requirements file. This option can be used multiple times.

-t： 安装到指定位置

-e： 安装可编辑的包。不同项目，但是一个项目依赖时使用。