anaconda - juedaiyuer/researchNote GitHub Wiki

Anaconda使用笔记

Windows下anaconda的使用tensorflow

安装

使用清华大学开源软件镜像站下载较快

Anaconda 镜像使用帮助

bash你下载的文件名称，比如下面的命令

$ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh

对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（~/anaconda）而已，Windows会写入注册表。

install later anaconda tell you information

You may wish to edit your .bashrc or prepend the Anaconda3 install location:

$ export PATH=/home/juedaiyuer/anaconda3/bin:$PATH

配置

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾处添加

export PATH="/home/juedaiyuer/anaconda3/bin:$PATH"

$ source ~/.bashrc

检查是否配置成功

$ conda --version
conda 4.3.14

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库的镜像，运行以下命令:

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

$ python
Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)| (default, Dec 23 2016, 12:22:00)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

环境管理

使用conda env list查询

$ conda env list
# conda environments:
#
py2tf10                  /home/juedaiyuer/anaconda3/envs/py2tf10
root                  *  /home/juedaiyuer/anaconda3

或者使用conda info -e查询

$ conda info -e
# conda environments:
#
py2tf10                  /home/juedaiyuer/anaconda3/envs/py2tf10
root                  *  /home/juedaiyuer/anaconda3

创建新的环境

# 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包，未指定的情况下，自动安装最新python版本
# env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到
conda create -n env_name python=2.7
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7

# 环境切换
# 切换到新环境
source activate env_name

# 退出环境，也可以使用`activate root`切回root环境
# linux
source deactivate env_name

# 移除环境
conda remove -n env_name --all

# 在你创建的环境下，安装额外的包
conda install -n env_name（环境名称） 扩展名（eg:scipy...）

# 删除环境中的某个包
conda remove --name env_name 删除的包名

使用例子

安装tensorflow

$ conda create -n py2tf10 python=2.7

env success install tell you as follow:

# To activate this environment, use:
# > source activate py2tf10
#
# To deactivate this environment, use:
# > source deactivate py2tf10
#

进入环境后，前面会有这样的标识（新环境的名称为前缀）

(py2tf10) juedaiyuer@juedaiyuer:~$

tensorflow官方提供的方法

$ pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL

安装tensorflow v1.0版本

$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

python爬虫环境

$ conda create -n py2crawler python=2.7

conda的包管理

# 安装包，比如scikit-learn
conda install scikit-learn

# 安装制定版本
[package-name]=x.x

conda的repo中的扩展不算太新，如果想要更新的，可能要用PyPI或者自己下载源码。而conda和pip关联的很好。使用pip安装的东西可以使用conda来管理，这点要比Canopy好。

jupyter notebook

~/anaconda3/bin$ jupyter-notebook

或者

$ ipython notebook