愉快的使用anaconda

本文最后更新于：3 年前

Anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件，一般用来配置不同的项目环境。 # Anaconda安装

​ 打开 anaconda 的官网，选择Individual Edition这个免费版本，拉到最下选择需要的版本下载并安装。 ​ 安装过程中提示是否要添加 anaconda 到环境变量中，一般保持默认设置，这样不会污染系统的环境变量，需要使用anaconda时候可直接在开始菜单中打开 anaconda 的 powershell / cmd 环境即可。

安装完成后即可使用 anaconda 自带 python IDE的 spyder 和 upyter notebook。

换源

​ 为了能有更好的下载体验，由于地处南方地区故选择ustc镜像站。详细查看页面：http://mirrors.ustc.edu.cn/help/anaconda.html

添加USTC仓库镜像：

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conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

查询信息：

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conda info

安装pytorch和tensorflow-gpu

​ 本机预先安装了CUDA10.1，访问pytorch的获得conda在cuda环境下的安装命令，详情访问：https://pytorch.org/get-started/locally/

以 CUDA10.1 为例：

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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

​ 为了确保环境之间不互相干扰，创建虚拟环境：

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conda create --name tf-gpu

​ 进入新建环境中，安装相应的包:

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conda activate tf-gpu
conda install tensorflow-gpu
pip install -r requirements.txt

​ 使用完毕后可退出环境：

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conda deactivate tf-gpu

Anaconda常用命令

清理缓存：

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conda clean -p      # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t      # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)

虚拟环境：

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conda list # 查看安装了哪些包。
conda env list \ conda info -e # 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda # 检查更新当前conda

conda create -n $your_env_name python=X.X
# anaconda 命令创建python版本为X.X（2.7、3.6等）、名字为your_env_name的虚拟环境。

conda activate $your_env_name # 启用虚拟环境
conda deactivate $your_env_name # 关闭虚拟环境

conda install -n $your_env_name [package] # 对虚拟环境中安装额外的包

conda remove -n $your_env_name --all # 删除虚拟环境
conda remove --name $your_env_name  $package_name # 删除环境中的某个包
Python
Python

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