anoconda创建虚拟环境和jupyter、pycharm的配置使用

anoconda创建虚拟环境和jupyter、pycharm的配置使用

  • 创建环境
  • 使用jupyter编译器
  • 使用pycharm编译器

​ 我们在跑python的机器学习或者深度学习框架,甚至web框架,我们希望有一个独立的虚拟环境。至于为什么在机器学习和深度学习使用anoconda不必多说了。在开发web框架和爬虫框架的时候也建议使用独立的虚拟环境,防止和其它包冲突。下面我首先以anoconda为例来创建一个独立的虚拟环境。

创建环境

首先打开anoconda的navigator可视化软件,打开Environments,创建anoconda的虚拟环境,看你做深度学习的哪一部份,尽量选择好python的版本。

  • 此部分dos里面也可以实现,不过总是有些bug,就懒得搞了。

  • 如果你使用TensorFlow框架,建议使用python3.6以下版本,目前好像也只支持到3.6的版本

  • 如果你使用opencv,建议使用python3.7,不能超过python3.7的版本,不然使用不了低版本的cv。至于为什么不使用高版本的cv呢?懂得都懂这就不累述了。同时建议安装opencv-python==3.4.2.17opencv-contrib-python==3.4.2.17numpymatplotlib配套同时使用。

anoconda创建虚拟环境和jupyter、pycharm的配置使用_第1张图片

使用jupyter编译器

注意:: 这里我默认您安装了jupyter,如果没安装请安装jupyter
  • 打开Anoconda Powershell Prompt,切记不要用控制台cmd打开。下面直接按我的操作步骤:

  • conda install ipykernel 弹出问题输入y继续安装,出现三个done安装成功

  • jupyter kernelspec list 检查有哪些个内核环境

  • python -m ipkernel install --name 您在anoconda里创建的环境名 --display-name ‘起一个别名’

  • jupyter kernelspec list 刚创建好的环境有了

  • 此外,你不想这个环境名字出现,jupyter kernelspec remove 名字 就可以删除

  • 这样我们就可以在根目录下运行jupyter notebook,点击new 就可以使用你创建好的内核就可以使用啦。

  • 此外,假如你想切换内核点击上方导航栏,点击Kernel,点击Change Kernel,即可切换

使用pycharm编译器

进入pycharm,进入setting,点击解释器,更换一下解释器,换成我们在上面anoconda创建的虚拟环境即可,很简单,不在累述。解释器在 anoconda\envs\您创建的环境\python.exe
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