拷贝 jupyter notebook上使用python虚拟环境 TensorFlow

naconda修改国内镜像源

国外网络有时太慢，可以通过配置把下载源改为国内的
通过 conda config 命令生成配置文件，这里使用清华的镜像：

　　https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

首先，打开Anaconda Prompt窗口，执行命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
然后，执行命令：

conda config --set show_channel_urls yes

找到用户目录底下找到 .condarc 文件

路径在 C:\Users\用户\.condarc

用编辑软件打开 .condarc 文件，删除第3行 –defaults，保存文件

选择下面一个镜像站的代码复制并替换下面文件中的全部内容，windows为“C:\用户\你的用户名\.condarc”，Linux为"/home/你的用户名/.condarc"。（若没有这个文件就新建一个，注意文件名为.condarc，不要有任何其他后缀）

清华大学开源软件镜像站

Copy

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

上海交通大学开源镜像站

Copy

channels:
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

中国科学技术大学 USTC Mirror

Copy

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

Conda的环境管理

anaconda 安装好之后，可能自带的环境不是我们想要的这样就需要在创建一个环境，我安装的是 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64，自带python是3.7

TensorFlow目前支持的python最高是3.6不支持python3.7，这就需要添加新的环境。

# 创建一个名为py35的环境，指定Python版本是3.5（不用管是3.5.x，conda会为我们自动寻找3.5.x中的最新版本）

conda create --name py35 python=3.5

执行之后会自动下载一些基本的包和Python3.5.x

创建好之后会在Anaconda3安装目录里的 /envs/ 文件夹里多了一个py35文件夹，这个就是刚刚创建的新的环境

# 安装好后，使用activate激活某个环境

activate py35

# 如果想返回默认的环境，运行

deactivate py35

# 复制一个环境

conda create -n py35 --clone py35 clone

# 删除一个已有的环境

conda remove --name py35 --all

# 为了确定这个环境已经被移除，输入以下命令

conda info -e

或

conda env list

Conda的包管理

Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换

# 安装 numpy

conda install -n py35 numpy

# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境

# 更新package

conda update -n py35 numpy

# 删除package

conda remove -n py35 numpy

conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.5, conda会将python升级为3.5.x系列的当前最新版本

清理无用的python包

什么是pkgs

在anaconda中，最安全的安装和升级命令是conda install XXX，而python中是pip，但在anaconda下依然可以使用pip升级，这样一些依赖可能会因为更新后的版本过高出现异常。

在conda的设计中，目录'pkgs'是下载、存放缓存，以及提取下载的conda包的地方。同时，anaconda一起携带的包也会放在这里。

它有一个非常关键的作用：我们在构建一些envs的时候，对一些包的依赖会通过硬盘链接链接到pkgs目录，这样虚拟环境生成的速度大大加快，占用空间就大大减小了！！！

能不能/怎么清空pkgs？

当然是可以清理pkgs的。

第一种方式是直接删除pkgs，大大节省空间。但坏处就是当创建新环境时，现有包（在其他环境中）的共享文件将不再共享硬链接。

第二种官方推荐的方式更加安全：

通过conda clean -h 命令来查看清理命令的使用

jupyter notebook

jupyter notebook更改默认工作路径

在Anaconda Prompt终端中输入下面命令，查看你的notebook配置文件在哪里：

jupyter notebook --generate-config

根据你运行实际显示的路径，打开这个配置文件，我电脑上是这个文件C:\Users\用户\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

找到 c.NotebookApp.notebook_dir 并修改然后保存，后面的是自己要设置的目录

设置好之后，在开始菜单打开 Jupyter Notebook 可能还是显示的原来的工作路径。修改方案是

先找到快捷方式的保存目录，

鼠标右击属性把 % *** %删除掉，% 里面的东西是默认工作路径指定用户的工作路径，不删除无论你怎么设置都不会起作用的。

Jupyter notebook 密码设置

执行下面的代码进行设置密码

$ jupyter notebook password
Enter password: ****
Verify password: ****
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json