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怎么用anaconda配置环境

发布时间: 2023-04-15 00:27:20

❶ Anaconda 配置虚拟环境

Anaconda是一个强大的工具包,包括了python环境,包管理工具conda和很多科学计算等需要使用的python库。废话纯轮不多说,直奔主题,下面介绍如何配置虚拟环境以及包的安装。

这样虚拟环境就建立好了,虚拟环境会建立在anaconda安装路径下的envs文件夹里面。

进入虚拟环境之后你可以随意操作,安装卸载包都会在anaconda的envs对应的虚拟环境中修改,不会影响实际的环境。

这样就退出了虚拟环境,或者直接关掉cmd退出。

conda和pip类似,并且对pip做了一些功能的补充,后期有需要再来更新。

带' * ' 号的是默认的真实棚磨环境。
2删除

无情,用完链裤斗就删。。。。。

❷ anaconda5.30配置

anaconda5.30配置:安装完anaconda,就相当于谈物拦安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。

这个和我们直接安装Python得到的Python shell用法一样。当然由于安装了anaconda,所以在这里好多包我们都可以使用了。

建立蚂明TensorFlow空间:conda create -n tensorflow python=3.5,设置Python版本为3.5,激活TensorFlow空间:activate tensorflow。

安装TensorFlow:pip install--ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl。

散热器主要是:

CPU散热器、显卡散热器、机箱风扇、内存散热器和主板北桥散热器。CPU和显卡的散热器含胡通过散热底座、热管、散热鳍片和风扇进行导热和散热,机箱风扇顺着机箱的风道进行助排,内存和北桥散热器运用较少。

CPU和显卡是高发热部件,不加散热或散热太差会导致温度过高而重启甚至直接烧坏。主要品牌有猫头鹰、彩融、利民、酷冷至尊、TT、超频三、九州风神和东远等。

❸ windows上anaconda的环境变量配置

anaconda是一个常用的Python包管理的工具。在配置好环境变量后,可以在cmd中进行coda操作。

首先添含埋加环境变量,具体是:此电脑->属性->高级系统设置->环境变量。

之后打开cmd,查看所有的环境

这芹则个时候直接输入,以下命谈首蚂令会出错。

解决方法是,输入activate

❹ 怎么配置anaconda的环境

1、安装anaconda
之前什么都不需要安装,直接在anaconda,我的是Python2.7,32位的。
后的文件是:
直接双击安装,可以自己选定安装位置(这个你自己决定)。
安装完成后,我们可以看到:
安装完anaconda,就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。
2、Python(shell)
这个和我们直接安装Python得到冲闹的Python shell用法一样。当然由于安装了兄判皮anaconda,所以在这里好多包我们都可以使用了。
3、IPython
3.1 IPython(shell)
我们可以直接点击打开,也可以像下面这样在命令提示符中输入ipython
这个和我们pip install ipython安装的ipython用法一样。
3.2 Ipython QTConsole
直接点击打开,
3.3 IPython Notebook
我们直接点击打开,或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。
4、Spyder(IDE)
4.1 Spyder
Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。
直接点击打开:
4.2 其他的IDE使用anaconda
由于安装完anaconda就自带了Spyder集成开发环境了,所以不需要任何配置可以直接使用,但是其他你自己安装的IDE要想使用anaconda需要配羡差置。

❺ Anaconda创建环境

Anaconda创薯友建环境:conda create -n py36 python=3.6 

Anaconda删数肢槐除饥仔环境:conda remove -n py36 --all

Anaconda激活环境:source activate py36

Anaconda退出环境:source deactivate

#

❻ Anaconda 环境变量配置

控制面板—系统与安全—系统—高级系统设置—环境变量—path—新建;将下面的三个衡帆路径添加到环境变量;咐扰雹
前提是你和我的安装路径一样,这李液个路径根据与你安装的路径有关,要随机应变;

❼ Anaconda多环境配置

Anaconda支持多个Python版本,其中裂昌脊包括一个我们安装完Anaconda软件后root环境默认使用的Python版本,它是安装后软件默认生成的一个根环境。如果之后我们想使用不同的Python版本来搭建不同的环境,则可以按自己的意愿在root环境的基础上新建自定义环境,然后进行其他版本的Python安装。
创建指定版本的环境:name自定义

激活环境,python36为自定义环境空间

退出环境

利用以下命令当前新创建的环境中安装所有anaconda集成的所有的包

安肆渗装完后可以直接通过下面命令打开web交迅岁互界面:

❽ Anaconda 环境配置详解

事情要从升级了Tensorflow1.12.0(此时最新版)开始说起,为了跑一个github的上程序,将Tensorflow升级了,也是噩梦的开始。不是这个包少,就是那个方法出错。结果github上的程序仍然没有跑通,无奈,为了使其他程序依然能正常运行,还是把Tensorflow的版本降下来吧。幸亏在升级Tensorflow之前查了一眼原来的版本,1.10.0。直接 pip install tensorflow==1.10.0 如果有那么简单,就不会有这篇文章了...

在Tensorflow升级时,顺带把一些其他的依赖包也升级了,比如numpy.但降级的时候一些库的版本没有降下来,这就造成有些程序的报错。想再把numpy卸载重装, pip uninstall numpy 但新的问题又来了, PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。 权限不够,不能直接加 --user ,如 pip uninstall --user numpy 。解决方案为 pip install --user numpy==版本号 。这是我目前能想到降级numpy的方案,可能不是最好的,但是有效。

早就知道Anaconda可以管理好多个环境,由于原来一直没有这方面的需求,电脑上的羡败python-base环境加一个pip几乎能解决所有问题,但现在看来不得不再添加其他的环境了。

主要看关注三个方框中的内容。
左边一个红方框内的四个目录,后两个就不再介绍了自己点进御中去就知道什么意思了。主要说一下前两个。

这表示红色框内有三个环境

当然还有其他的一些操作就自己去发现了,这里只是一些基本的操作。
比如我想用
python3.6.5
Tensorflow1.10.0
Keras2.2.4
直接conda install python==3.6.5 Tensorflow==1.10.0 Keras==2.2.4即可
我的t1100k224这个环境就是tensorflow1.10.0和keras2.2.4,当然环境的名字可以任意定义,只要自己明白记住即可。

写python最好用的编译器是什么?
spyder?pycharm?jupyter?
这里不会去比较这三者孰优孰劣,三个我都用,三者各有千秋。

当你遇到这个问题的时候,就是spyder与环境不匹配造成的,在你的环境下安装一个特定的spyder吧。我、google了一下午这个问镇派山题,没有一个能解答的,自己摸索了一下午,终于把这个坑给填上了。
好了,就写到这吧!不知所云。轻喷,轻喷。
我去给问这个错误的小伙伴解答一下去,估计也是抓耳挠腮!
2018年11月29日V1

❾ Anaconda配置多个Python环境

以下教程会创建两个版本的python开发环境,分别是一个默认的 2.7.5 和一个 3.4 .
首先你需要熟悉一下Anaconda的基础命令,同时安装的时候如果需要查阅手册命令的,请查看 官方文档 。
官方文档有困难的,下面有一部分熟悉命令。
这里大家可以先理清一个简单的概念,其实你的一个python环境,就是使用命令调用当前目录下的python编译器。不同的版本,你可以理解为在不同文件夹下的不同python版本的编译器。

创建一个名为python27的环境,指定Python版本是2.7(不用管是2.7.x,conda会为我们自动寻找2.7.x中的最新版本)

静静的按回车等待安装成功。安装成功之后,我们可以到对应的目录查看一下。还记得你最初的Anaconda的安装目录么?这个时候可以去E:\Program Files\Anaconda2\envs 目录下查看,就多了一个python27的目录,说明你就安装好了一个python27的环境。
同理再创建一个3.4.×的python环境

然后这个时候你就可以继续查看E:\Program Files\Anaconda2\envs目录下面的文件夹了,应该会多了一个python27和python34,那么恭喜你, 成功的安装了两个版本的python开发环境。

在这里你就会看到你所有的python版本,和你现在所在的分支

如上图,你的开放环境中,应该已经有了三个开发环境,分别书root、python27、python34

Windows:

比如你需要切换到python3.4的版本,那么你如果在windows下就直接运行 activate python34 就好了

Windows:

以下所有的命令都是在 python34 这个环境下进行的

这个python34的环境报下面没有beautifulsoup4,所以我们想要安装一个

提示:如果你看到了错误信息,检查你是否在安装过程中选择了仅为当前用户按安装,并且是否以同样的账户来操作。确保用同样的账户登录安装了之后重新打开命令行终端窗口。

conda将会比较新旧版本并且告诉你哪一个版本的conda可以被安装。它也会通知你伴随这次升级其它包同时升级的情况。
如果新版本的conda可用,它会提示你输入y进行升级.

这将创建第二个基于python3 ,包含 Astroid 和 Babel 包,称为 bunnies 的新环境,在 /envs/bunnies 文件夹里。

你将会看到如下的环境列表:

conda将会显示所有环境的列表,当前环境会显示在一个括号内。

注意:conda有时也会在目前活动的环境前边加上*号。

通过conda info –-envs来检查环境
你现在应该可以看到一个环境列表: flowers, bunnies, and snowflakes .

为了确定这个名为flowers的环境已经被移除,输入以下命令:

flowers 已经不再在你的环境列表里了,所以我们知道它被删除了。

❿ 怎么配置Anaconda环境变量

选中path ,然后点击编辑,将光标移到最后面,将键盘转换为英文输入法,输入一个分号 ( ; ),然后将复制的路径,粘贴在分号后面,点击确定,保存后关闭就可以,启动anaconda就可以使用了。

更多Python知识,请关注Python视频教程!!

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