anaconda

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500

 

1、Anaconda安装(注意对应的python版本)

官网https://www.anaconda.com/download/  下载mac/windows版本， 直接运行相应文件即可.  历史版本下载： https://repo.continuum.io/archive/ ，https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78876808

参考 https://www.jianshu.com/p/16df00d65ecd

【mac 当前安装版本：  tensorflow-1.15.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl ， 注 最新版本有时会失败，建议使用成熟版本，对应Py3.6】

 

注意安装路径不要有空格，当前下载的文件 Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe，安装后的版本4.5.11，默认（base环境）对应的python版本是python3.6。可以通过下面命令查看版本：

conda --version  //查看版本号 conda 4.10.1

注意：conda版本对python的兼容是可以向前兼容的，比如conda 4.5.11 默认(base)的python版本是3.6，可以向前兼容python3.5、python3.4、....，但注意不能兼容python2.x，python2.x是有专门的anaconda2.x版本；

anaconda版本默认的python版本映射关系：https://blog.csdn.net/li1325169021/article/details/109593983 

 

2、环境管理

参考https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451

Anaconda安装后会有一个默认环境，在windows下默认环境名为base，linux下为root。

//查看已安装的环境
conda info -e  //查看已安装的环境(包括路径)，当前被激活的环境会显示有一个星号

//创建环境
conda create -n py35 python=3.5  //环境名称为py35, 选用的python版本为3.5
conda create -n py36 python=3.6  //环境名称为py36, 选用的python版本为3.6
conda create -n allennlp //创建一个allennlp环境,python使用默认环境base版本

//激活环境（不同版本可能命令稍有差别）
conda activate allennlp //激活allennlp环境(windows系统) 
conda activate base //激活默认环境base 
source activate py36 //新版本     ( 旧版本：conda activate py36 )
【Anaconda2激活环境命令稍有不同：source activate base】

  //退出环境

  conda deactivate (conda4之前的版本是：source deactivate )

//移除环境(不要在当前移除的环境操作，可在base环境操作) 
conda remove -n allennlp --all //移除allennlp环境

用户安装的不同环境都会被放在目录~/anaconda/envs下的文件夹中。

 

3、包安装

3.1、基本命令

conda install spacy=2.0 //使用conda安装指定版本的包

conda list  //查看已安装的包

conda update matplotlib // 包更新

conda remove matplotlib //删除包

pip install spacy==2.0 //也可以使用pip安装指定版本的包

3.2、torch安装

参考： https://blog.csdn.net/sunqiande88/article/details/80085569    官网 https://pytorch.org/  

安装命令：

conda install pytorch-cpu -c pytorch  //注意显示的版本, 当前为0.4.1

 

3.3、tensorflow安装

// 激活环境

source activate tensorflow

// 安装特定版本Tensorflow
pip install tensorflow==1.14

//通常不需要指定版本，使用pip install tensorflow安装，系统会自动适配tf版本

// pip install tensorflow==   #安装某些package时，在满足大于某个版本，小于弄版本时，该命令可以查看查看包有哪些版本。

// tensorflow_serving安装

pip3 install  tensorflow-serving-api==1.14.0

// 本地文件安装（线上安装失败时）

pip install /Users/xxx/Downloads/tensorflow-1.15.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl

 测试是否安装成功：

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello,TensorFlow!

 

 

4、pycharm配置Anaconda

windows：https://blog.csdn.net/seymour163/article/details/51810680

mac：https://blog.csdn.net/Amberdreams/article/details/81227488 ，自建的Anaconda虚拟环境也类似，首先选择 System Interpreter，找到Anaconda安装目录下的evns目录下目标python版本即可，注意比较新版的pycharm可能已经不支持Anaconda环境中较低的python版本。

 

 

 

 

5、linux环境安装与命令

linux环境安装与windows部分地方有所不同，下面主要记录不同点。

5.1、安装

首先下载anaconda

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

然后安装anaconda

bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

安装过程中会需要不断回车来阅读并同意license。安装路径默认为用户目录(可以自己指定)，最后需要确认将路径加入用户的.bashrc中。

最后，立即使路径生效，需要在用户目录下执行下面命令添加环境变量：

echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc   # 运行生效，如果下次还需要配置：重启终端，往下看！

如果还不能使用，重启终端。如果还不能使用：

#1、先用一次性命令激活conda，然后查看conda安装路径：

#1.1、在终端输入以下命令，本次激活conda
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

#1.2、查看conda路径
which conda  # /home/sunjianchao/anaconda3/bin

#2、在.bashrc文件和.bash_profile都添加path
export PATH=$PATH:/home/sunjianchao/anaconda3/bin

#3、立刻执行source，使其生效：
source ~/.bashrc
source ~/.bash_profile

参考 https://blog.csdn.net/wshzd/article/details/78953808

https://www.cnblogs.com/roscangjie/p/10690203.html

5.2、命令

source activate py35 //激活环境
source deactivate //退出环境