Conda环境管理 + 安装tensorflow

什么是 conda ?

conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。

  • **packages 管理:**可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
  • **environment管理:**在conda中可以建立多个虚拟环境,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们,我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境,来分别运行不同版本的 Python 代码。

Conda的环境管理

默认情况下,conda 创建的新环境 以及过往安装的模块缓存都存储在用户目录下,这一点不会在 conda (user-specific)配置文件 $HOME/.condarc 中体现出来,除非用户修改了默认设置。当前的默认信息可通过 conda info 指令打印查看,其中不仅能够查看当前默认环境路径和默认缓存路径,还能查看conda的源设置(关于conda的源设置在告别便秘:conda改源之路中已经说明过了)。

默认python环境名为base。用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下,可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境,当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。

  1. #conda版本查看
  2. conda -V
  3. conda --version
  4.  
  5. #更新
  6. conda update conda #更新conda
  7. conda update anaconda #更新anaconda
  8. conda update anaconda-navigator #update最新版本的anaconda-navigator
  9.  
  10. # 查看已安装的虚拟环境
  11. conda env list
  12. conda info -e
  13. conda info --env
  14.  
  15. # conda -create -n env_name list_of_packages
  16. # env_name是需要创建的环境名称,list_of_packages是在新环境中需要安装的工具包,有多个时用空格隔开
  17. # 创建一个名为的环境,指定Python版本是3.5(conda会自动寻找3.5.x中的最新版本)
  18.  
  19. conda create -n xxxx python=3.5
  20. conda create --name xxxx python=3.5
  21.  
  22. conda activate xxxx #开启xxxx环境
  23. conda deactivate #关闭环境
  24.  
  25. # 克隆环境,我想创建一个新环境BBB,完全克隆AAA的环境配置
  26. conda create -n BBB --clone AAA
  27.  
  28. # 删除一个已有的环境
  29. conda remove -n xxxx --all
  30.  
  31. # 环境重命名
  32. # conda没有重命名的命令,所以可以先 clone 一个环境,然后删除原有的环境

Conda的包管理

  1. # 查看当前环境下已安装的包
  2. conda list
  3.  
  4. # 查看某个指定环境(xxxxx)下已安装的包
  5. conda list -n xxxxx
  6.  
  7. # 查找package信息,例如查找numpy包信息,会列numpy的所有版本
  8. conda search numpy
  9.  
  10. # 安装package,安装多个包用空格隔开
  11. # 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
  12. # 也可以通过-c指定通过某个channel安装
  13. conda install -n xxxxx numpy pandas
  14.  
  15. # 更新package
  16. conda update numpy # 更新numpy(当前活跃的环境)
  17. conda update -n xxxxx numpy # 更新指定xxxxx环境下的numpy
  18. conda update python # 假设当前环境是python3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的最新版本
  19.  
  20. # 删除环境package
  21. conda uninstall numpy
  22. conda remove numpy # 删除numpy包(当前活跃的环境)
  23. conda remove -n xxxxx numpy # 删除xxxxx环境下的包

Conda 安装TensorFlow

直接安装指定版本:

conda install tensorflow-gpu==1.10

1、查看tensorflow各个版本:(查看会发现有一大堆TensorFlow源,但是不能随便选,选择可以用查找命令定位)

anaconda search -t conda tensorflow

这里(anaconda search -t conda 库名),可以查找各种源下对应的 库,下图红色框中的是源,后面对应的是TensorFlow的各种版本

2、找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后(可以在终端搜索anaconda,定位到那一行),然后查看指定tensorflow版本信息

anaconda show anaconda/tensorflow  # anaconda/tensorflow是上图红框中的源名

3、最下面提供一个下载地址(蓝色框内),使用下面命令就可安装1.8.0版本tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow==1.8.0
posted on 2020-10-16 17:19  一杯明月  阅读(2818)  评论(0编辑  收藏  举报