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目录
1 Why Anaconda?
Anaconda
最大的优势我认为在于可以做环境管理,可以通过创建不同的环境,安装不同的包。
简单来说,就比如我们在github上下载了一个代码,是用python2.6
写的,但是我们的python是3.7
的版本。如果我们没有用anaconda
,那么我们可能就只能把代码全部改为3.7的代码,或者说重新安装一个python2.6。但是我们有了anaconda的话,就可以自己安装一个python2.6
的环境。
或者说我们环境中的框架(假设TensorFlow是1.8
的),但是我们下载了一个代码是TensorFlow1.6
的。如果不用anaconda,又只有将TensorFlow给降级或者重新改代码,但是有anaconda,我们可以重新开个TensorFlow1.6的环境,在这个环境里面跑代码。
2 Anaconda安装流程
2.1 卸载python
因为python是与anaconda冲突的,如果电脑上在安装anaconda前安装了python,那么一定要先把python卸载了。
2.2 下载anaconda
- 进入anaconda官网,https://www.anaconda.com/,点击
get start
:
- 点击
download
:
- 选择适合自己电脑的版本点击下载:
2.2 安装anaconda
anaconda的安装就是傻瓜式的安装,跟着步骤一步步点就是了。(因为网站下载太慢了,所以我用的是我19年下载的安装包)
点击Next
。
点击I Agree
。
这里的两个选择,Just Me
是只针对单个用户,Al Users
是针对所有用户。这里的用户就是系统用户。就是小时候家里面不让你玩电脑游戏,把游戏放在一个用户里面,另外一个全是学习软件的用户给你的那个用户。
所以具体选择哪一个就自行决定,没有特别的需要注意的地方。
这里两个选项,第一个选项是将anaconda添加至系统环境变量的PATH
中,连这个软件的作者都是Not recommended
,所以这里是不推荐勾选的,还是自己配置环境变量比较好。第二个就是将anaconda给选择为默认的python
,这个要勾选上。
接着就等待安装结束就行。安装结束后,这里会推荐一个pycharm
,可以直接点击这个链接进去下载。
2.3 配置环境变量
右键点击此电脑 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量,进入以下界面:
这里有两个PATH
,上面的PATH
设置了就是只针对所选的用户,下面的PATH
设置了就是针对计算机上的所有用户。推荐设置上面的用户变量。
打开PATH
,找到自己Anaconda
的安装路径,依次输入:
anaconda_path
anaconda_path\Library\bin
anaconda_path\Scripts
这里的anaconda_path
就是你anaconda
的安装路径。就比如我的anaconda安装路径是D:\anaconda\anaconda
,那么我的PATH
就设置的是:
D:\anaconda\anaconda
D:\anaconda\anaconda\Library\bin
D:\anaconda\anaconda\Scripts
设置好了之后,打开CMD,输入conda list
,检查是否有如下类似的输出:
如果有这样类似的输出,那么说明anaconda安装配置成功。
3 anaconda镜像源配置
相较于pip install xxx
,conda install xxx
可以一方面很好的解决环境依赖的问题(在不同的环境下安装不同的包,是不会互相之间影响的),同时使用conda install xxx
可以很好的解决库之间的依赖关系(假设TensorFlow1.8
需要Numpy1.16
,那么安装TensorFlow1.8
时anaconda可以很好的帮你把Numpy1.16
也一起解决了)。
但是如果不配置国内镜像源的话,可能会导致下载速度过慢,甚至于直接无法下载的情况。
简洁的中科院anaconda镜像源配置如下(因为我用的就是中科院的镜像源):
- 打开
cmd
; - 依次复制粘贴并回车以下语句:
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- 输入以下命令,查看是否配置成功:
conda config --show-sources
如果出现以下内容,那么镜像源配置成功:
这里有个要注意的就是defaults
是默认的源路径,conda install
的顺序是按照这个channels
从上往下以此遍历源的(即如果在第一个channel
发现了这个源那么就安装,否则就向下一个源遍历),所以这里defaults
一定要放在最后,否则会很慢。
详细的镜像源配置可以参考这篇文章:Anaconda3镜像源修改,我个人使用的是中科院镜像源。
4 pycharm + anaconda使用
4.1 创建项目时选择conda环境
pycharm
是可以与anaconda
配套使用的。在pycharm
中选择new project
的时候,可以选择使用哪一个anaconda的环境。
打开下拉菜单,有两个选项:
这两个选项,第一个New environment using conda
,指的是用anaconda
创建一个新的环境,等同于在anaconda prompt
中使用命令:
conda create -n env_name python=x.x
这里env_name
对应上图界面中Location
中的untitled
,python=x.x
对应上图界面中python version
中的3.8
。
第二个选项existing interpreter
就是指的从现有的anaconda环境中选择一个环境作为该项目的环境。
但是有的时候如果没有加载的话是读取不到这个环境的,所以当你选择下拉菜单发现没有你已经创建好的环境时,点击旁边的...
。
继续选择...
:
找到你创建的环境中的python.exe
文件,选择即可。(通常目录为anaconda目录\envs\环境名\python.exe
)。就比如我有个环境tf18
,我的anaconda目录为D:\anaconda\anaconda
,我这个环境的interpreter
的目录为D:\anaconda\anaconda\envs\tf18\python.exe
。
4.2 更改项目环境
当然,有的同学可能在这一步创建的时候忽略了interpreter
或者忘记了,导致项目创建在了其他环境中,在这种情况下不必删了重新来,可以在pycharm中更改项目的环境。
操作以下步骤:打开项目 > 点击左上角File
> 点击settings
> 找到Project: project_name
> 找到Project Interpreter
在这里,我们可以在右边看到我们当前的环境,以及该环境下安装的库。如果要切换环境,点击下拉菜单,即可看到已在interpreter
中的环境:
如果没有想要的,可以点击右边齿轮
> 选择Add
进入4.1中相同的界面:
也可以选择Show All
查看已有的interpreter
:
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