【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

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前言

在上一篇文章中，我们安装好了python，但是对于深度学习，这还不够。

对于他们的使用，也有很多注意事项，下面就来介绍一下。

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安装Anaconda

关于Anaconda的介绍

在学习机器学习时，一般都会使用Anaconda。

Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很多好的工具整合在一起，极大地简化了使用者的工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。

Anaconda安装情况的选择

1. 电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉（装Anaconda时先卸python）；

2. 电脑目前装了python，但想保留它；

他们在安装阶段并没有什么不同，只是使用阶段会不一样。所以，首先介绍anaconda的安装，安装后分情况讨论使用方法。

anaconda的安装

你可以根据你的操作系统是32位还是64位选择对应的版本到官网下载（https://www.anaconda.com），但是官网下载龟速，建议到清华大学镜像站下载

下载好合适的版本之后将安装包用管理员身份打开，开始下载程序

可以改成你自定义的路径，但是要记清楚

当前最新版本是这种

这两个勾都去掉

下面编辑环境变量：

如果你是直接在D盘建了一个Anaconda文件夹进行安装，就可以直接将以下四个路径添加进去，并且把他们移动到最上面

D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts
D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
D:\Anaconda\Library\bin

测试安装

在cmd中输入：

conda --version

出现anaconda的版本号即表示安装成功

anaconda的使用

情况一：电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉

由于环境变量的优先级，在使用python时可能会产生anaconda和预先安装的python的冲突，不过很好解决。

第一种解决方法就是可以直接卸载。

情况二：电脑目前装了python，但想保留它

想保留原python环境的原因有以下几点，如果没有特殊使用需求，可以直接卸载了，省的麻烦

1. 原python环境安装了很多包，新的环境需要重新配，很麻烦
2. 有些业务只能使用这个版本，新的可能不适配
3. 已经配好了pytorch等环境

如果有以上需求之一，那么进入接下来的两个方法

方法一（不推荐）

• 将原有的python改名为python_ori.exe（在安装python的路径中找到它）
• 使用python或者选择解释器的时候选择相应的路径即可

在cmd中，分别输入python_ori和python可以看到，python_ori是之前安装的python版本，直接输入python是现在的anaconda的版本。

方法二（推荐）

这个方法就是创建虚拟环境，也是未来做深度学习必须要用到的一个方法，这里先不讲原理了，直接讲怎么用。

• 找到anaconda的envs文件夹（没有就新建一个）

• 将原来的python整个复制到这个文件夹下，并重命名为你能记住的名字

• 以管理员身份运行conda prompt

输入

conda info -e  或者  conda-env list

查看Anaconda中当前存在的环境

输入

conda activate python310

即可使用当前虚拟环境

在pycharm中也可以选择这个路径来配置解释器

添加国内源

有时因为需要安装的包太大，需要响应很长时间，配置国内源可以解决这个痛点。

主要的国内源有以下这些：

清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华中理工大学：https://pypi.hustunique.com/

山东理工大学：https://pypi.sdutlinux.org/

豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/

首先可以查看当前镜像源

conda config --show channels

一般刚安装好的只有defaults，下面添加其他镜像源

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

设置检索路径

conda config --set show_channel_urls yes

再次查看当前镜像源

conda config --show channels

至此已经完成了Anaconda的安装，大家可以利用好这个开发工具进行机器学习和深度学习的练习，祝大家成功！