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Anaconda保姆级安装配置教程(新手必看)

本人深度学习入门小白,创建了一个关于深度学习环境配置的专栏,包括从anaconda到cuda到pytorch的一系列操作,专栏中的另外两篇文章如下:

用人话讲解深度学习中CUDA,cudatookit,cudnn和pytorch的关系_江江ahh的博客-CSDN博客_cudatookit

在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境(新手必看!简单可行!)_江江ahh的博客-CSDN博客_在虚拟环境中安装cuda

文章目录


一、什么是Anaconda?

Anaconda,中文是大蟒蛇,是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。

为什么我们配置环境的第一步就是安装Anaconda呢?

  1. 包含conda:conda是一个环境管理器,其功能依靠conda包来实现,该环境管理器与pip类似,非常常见且强大。
  2. 安装大量工具包:Anaconda会自动安装一个基本的python,该python的版本Anaconda的版本有关。该python下已经装好了一大堆工具包,这对于科学分析计算是一大便利,说白了就是你不用再去一个个地用pip安装了。
  3. 可以创建使用和管理多个不同的Python版本:比如想要新建一个新框架或者使用不同于Anoconda装的基本Python版本,Anoconda就可以实现同时多个python版本的管理

二、Anaconda下载

方式一:从官网下载

根据你的系统选择相应的installer即可

方式二:清华镜像下载(推荐)

在官网下载比较慢,而且容易断开连接,推荐用下面清华镜像方式:

打开后,可以通过时间排序找到最新版本下载,或者选一个你想要的版本。


三、Anaconda安装

下载好以后打开安装包即可开始安装,下面我会截取每一张图并说明每一步要做什么

以windows版本举例:

在这里插入图片描述

选择用户,选“All Users”,所有用户都能使用

在这里插入图片描述

选一下你想安装到的地址

img

下一步如下图,不过其中的第一个Add sys path也可以不打勾,只勾选Register。 推荐安装之后手动配置SysPath,避免配置导致后期使用上的问题。

img

下一步

img

下一步,等待完成

在这里插入图片描述

最后两项都不需要选,打勾了会给你自动打开网址,没什么用,点击Finish,完成安装

在这里插入图片描述


四、配置环境变量

如果你在上面没有选择在安装时自动配置环境变量,那么现在你就需要根据步骤手动配置

打开电脑的 控制面板 --> 系统与安全 --> 系统 --> 高级系统设置 -->环境变量,在系统变量里找到 path

具体操作如下:

打开控制面板

image-20230222210626289

选择 系统和安全

image-20230222210731214

选择 系统

选择高级系统设置

选择 系统高级设置

image-20230222211031291

选择 环境变量,然后选择“Path”

image-20230222211138460

将以下环境变量,相应用户的目录可能会有所不同,但是后面的路径名相同。
D:\anaconda
D:\anaconda\Scripts
D:\anaconda\Library\bin
D:\anaconda\Library\mingw-w64\bin

image-20230222211232331

然后,点击确定进行保存,环境变量的配置到此结束


五、测试Anaconda安装成功

win键 + R,输入cmd打开命令行

img

输入conda,显示如下图,就安装成功了

image-20230222211710633


六、Anaconda 的简单使用

1.打开Anaconda的方法

方法1——在cmd命令提示符中输入如下命令

activate

image-20230130171229143

方法2——直接在搜索栏里搜索anaconda prompt并打开即可

image-20230130171533851

方法3——如果你是在linux操作系统下,在你的/anaconda/bin/下打开终端,即可直接进入anaconda的环境

以上三种方法出现(base)就意味着你已经进入了anaconda的基础环境

2.conda常用命令

在这里插入图片描述

  1. conda --version #查看conda版本,验证是否安装
  2. conda update conda #更新至最新版本,也会更新其它相关包
  3. conda update --all #更新所有包
  4. conda update package_name #更新指定的包
  5. conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境,并在该环境下安装名为package_name 的包,可以指定新环境的版本号,例如:conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas,创建了python2环境,python版本为2.7,同时还安装了numpy pandas包
  6. source activate env_name #切换至env_name环境
  7. source deactivate #退出环境
  8. conda info -e #显示所有已经创建的环境
  9. conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name
  10. conda remove --name env_name –all #删除环境
  11. conda list #查看所有已经安装的包
  12. conda install package_name #在当前环境中安装包
  13. conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包
  14. conda remove – name env_name package #删除指定环境中的包
  15. conda remove package #删除当前环境中的包
  16. conda create -n tensorflow_env tensorflow
  17. conda activate tensorflow_env #conda 安装tensorflow的CPU版本
  18. conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu conda activate tensorflow_gpuenv #conda安装tensorflow的GPU版本

参考

史上最全最详细的Anaconda安装教程_OSurer的博客-CSDN博客_anacoda安装

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最新Anaconda3的安装配置及使用教程(详细过程)_HowieXue的博客-CSDN博客_anaconda3

码字不易,各位点点赞点点关注


本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_68239345/article/details/129171074
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