在conda中安装python |
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一、管理conda 通过anaconda来安装python及python包,让你不必关心系统是否安装了一些依赖,如zlib等等,anaconda已经集成了这些依赖,可以方便的安装python 1)检查conda版本 conda --version 2)升级当前conda版本 conda update conda 3)建议: 因为Anaconda.org的服务器在国外,所以需要安装packages时,你会发现conda下载的速度经常很慢,所幸清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,我们将其加入conda的配置即可: # 添加Anaconda的TUNA镜像 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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes # 查看下载源 conda config --show-sources # 删除源 conda config --remove-key channels 二、管理环境 一个项目就需要一个环境,包含了python包等,各个项目环境需要独立,conda可以很容易管理环境 1)创建并激活一个环境 conda create --name medical_ner 位置在Anaconda安装文件的/envs/medical_ner 还可以指定Python版本: conda create --name medical_ner_python36 python=3.6 执行完上面一句并激活环境后,可以看到新建的环境中Anaconda已经为其添加了几个必要的库: 输入python后发现确实安装了python36: 2)激活这个新环境 source activate medical_ner # linux下 activate medical_ner # windows dos下 新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径;通过conda create -h查看参数使用 3)列出所有环境 conda info -e 4)切换到另一个环境(activate/deactivate):即从一个项目环境切换到另外一个项目环境 source activate medical_ner # linux下 activate medical_ner # windows dos下 # 如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时,键入: source deactivate # linux deactivate # dos 5)复制一个环境 conda create -n ner_copy --clone medical_ner # 根据medical_ner克隆一个ner_copy conda info –-e # 检查环境 6)删除一个环境 conda remove -n ner_copy 7)管理python:安装一个不同版本的python 现在我们假设你需要python3来编译程序,但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级,你可以创建并激活一个名为snakes的环境,并通过下面的命令来安装最新版本的python3: conda create -n snakes python=3 为了使用不同版本的python,你可以切换环境,通过简单的激活它就可以,环境的激活前面已经陈述 当然已经使用了3.6的python环境,可以升级该环境中的Python # 先激活该环境,然后: conda install -c anaconda python=3.7 比如安装gpu版本的torch,我们已经安装了cuda10.0,则 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 三、管理包 conda安装和管理python包非常方便,可以在指定的python环境中安装包,且自动安装所需要的依赖包,避免了很多拓展包冲突兼容问题 不建议使用easy_install安装包。大部分包都可以使用conda安装,无法使用conda和anaconda.org安装的包可以通过pip命令安装 使用合适的源可以提升安装的速度 1)查看已安装包:激活一个环境后可以通过下面的命令查看已经安装的包 conda list 2)向指定环境中安装包:有三种方式 使用Conda命令安装包:直接指定-n 指定安装环境的名字,也可以激活环境,再使用conda install命令 conda install --name medical_ner beautifulsoup4 # 或者先激活环境,再安装 activate medical_ner conda install beautifulsoup4 从Anaconda.org安装一个包:如果一个包不能使用conda安装,我们接下来将在 conda install--channel address package_name # 暂时还没尝试 通过pip命令来安装包:需要先激活环境,然后 pip install package_name 四、移除包、环境、或者conda 移除包: # 假设你决定不再使用商业包。你可以在bunnies环境中移除它 conda remove -n bunnies package_name 移除环境: conda remove -n snakes --all # snakes是环境名字 注意:如果移除环境失败,可以尝试下面的方法 conda env remove -n ENV_NAME 删除conda rm -rf path_install # 或者卸载anaconda 五、进入pycharm中配置 打开pycharm后新建一个project,然后 File --> Settings --> 搜索Project Interpreter,点击右侧的齿轮按钮,再点击Add 进入添加Interpreter的对话框,选择左侧的Virtualenv Environment再选择右侧的Existing environment 新建环境的目录,在你安装Anaconda目录下的envs文件夹下(本人Anaconda安装在D盘,故路径如下图所示)然后点击OK按钮 再点击随后显示示的OK按钮和Apply按钮即可成功的将新建的环境配置到pycharm中 通过下图我们发现新的环境python包只有少些,根据项目需要即可在该环境下安装该项目需要的包: 六、windows下安装cpu版本tensorflow=1.14.0 conda install -c conda-forge tensorflow=1.14 |
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