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anaconda简单使用与原理解释和tensorflow安装说明

19th of December 2019 Linux tensorflow 705

一,安装Anaconda


从官网下载:https://www.anaconda.com/download/


官网下载起来很慢,可以用国内清华镜像网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/


默认安装即可,两个复选框都选中,点next继续


二,conda常用命令


conda --version 查看conda版本

conda --help   获取帮助

conda update --help 

conda remove --help


conda env list   \  conda info --envs   查看所有环境


创建新环境

conda create --name your_env_name  


如果你要在创建环境时指定包内容

conda create -n your_env_name python=3.5 numpy pandas


安装前为了保障你查询到最新包情况,最好使用 更新包信息

conda update --all 

conda create -n learningpy python=3.7


切换环境

activate 环境名


退出环境

deactivate


创建一个新环境想克隆一部分旧的环境

conda create -n your_env_name --clone oldname


删除某个环境

conda remove -n your_env_name --all


导出环境配置(非常有用,比如你想帮朋友安装和你一模一样的环境,你可以直接导出一个配置文件给他,就能免除很多人力安装调试)

conda env export > environment.yml


将会在当前目录生成一个environment.yml,你把它交给小伙伴或拷到另一台机器,小伙伴只需要对这个文件执行命令  

conda env create -f environment.yml

就可以生成和你原来一模一样的环境啦


三、anaconda包管理

上文我们提到了创建环境时的包管理,那么我们创建好环境后如何进行包的安装、更新和卸载呢?


conda list 列举当前环境下的所有包

conda list -n packagename 列举某个特定名称包

conda install packagename 为当前环境安装某包

conda install -n envname packagename 为某环境安装某包

conda search packagename 搜索某包

conda updata packagename 更新当前环境某包

conda update -n envname packagename 更新某特定环境某包

conda remove packagename 删除当前环境某包

conda remove -n envname packagename 删除某环境环境某包

conda本身和anaconda、python本身也算包

conda update conda

conda update anaconda

conda update python


conda默认源可能速度比较慢

可以添加其他源,常用的有清华TUNA

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/

conda config --set show_channel_urls yes 在包后面显示来源



四、anaconda实现原理解析


conda有一点好处是,如果你需要安装一个包,系统将自动检查这个包需要的前置包并且安装,比如你要安装TensorFlow,而TensorFlow会用到很多像前置包像pandas、matiplot等,如果你在单纯的python下没有安装pandas等包就直接安装TensorFlow,那么和有可能无法使用,而使用conda安装TensorFlow将会询问你并自动帮你把缺少的前置包安装好。

只要你的硬盘够大,你就可以创造很多个不同的环境。

anaconda在目录下的envs文件夹保存了环境配置,也就是把所有的安装在这个环境下的包放在同一个文件夹中

当创建一个新环境时,anaconda将在envs中创建一个新的文件夹,这个文件夹包括了你安装在这个环境中的所有包

anaconda通过巧妙的包管理解决的一个大难题,确实方便了很多


五、安装tensorflow

改一下链接镜像的地址:打开安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt,


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/     

conda config --set show_channel_urls yes


这两行代码用来改成连接清华镜像的。


打开C:\Users\Administrator\.condarc文件:


删除两行代码:有时候不用删


ssl_verify: true

- defaults


然后在Anaconda Prompt中输入: conda create -n tensorflow python=3.5


我们要安装的是CPU版本,那么在命令下紧接着输入:

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


Anaconda安装指定版本的tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.5.0

或gpu

pip install tensorflow-gpu==1.4.0



五.一、安装指定版本的TensorFlow

1.  首先在Anaconda的库中查找所有的相关的repository。

 anaconda search -t conda tensorflow

 

2. 根据自己的环境选择安装对应的版本,查看repository中的信息,anaconda会返回供安装的版本号以及安装方法

anaconda show anaconda/tensorflow

 

3.根据返回的内容进行安装

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.6.0  #在linux上面亲测通过,win下面未找到包


六、问题

1,and use the search bar at the top of the page.

解决办法:

首先输入 anaconda search -t conda lifelines, 就会显示可用的版本 


选择适合自己的版本,比如,我选择的就是conda-forge/lifelines,在命令行中输入:

conda install -c https://conda.anaconda.org/conda-forge lifelines, 注意conda-forge和lifelines之间没有“/”。


或者


获取anaconda可获取的Tensorflow版本

anaconda search -t conda tensorflow


获取想要安装的版本的安装方式

anaconda show +想要安装的版本


3. 执行命令安装即可