Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不一样版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有很多发行版的Python,好比WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多经常使用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。python
Anaconda 具备强大而方便的包管理与环境管理的功能git
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,能够很方便地解决多版本python并存、切换以及各类第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda
来进行package和environment的管理,而且已经包含了Python和相关的配套工具。github
conda
能够理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用相似,环境管理则容许用户方便地安装不一样版本的python并能够快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,因此也称为Python的一种发行版。shell
conda将几乎全部的工具、第三方包都当作package对待,甚至包括python和conda自身!所以,conda打破了包管理与环境管理的约束,能很是方便地安装各类版本python、各类package并方便地切换。windows
https://www.anaconda.com/download/#downloadapp
这里下载的是 5.3.0 64位版本工具
安装教程:测试
https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451this
https://blog.csdn.net/qq_37392932/article/details/81210470url
二、安装
第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量,这涉及到可否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令。(提示not recommended。推荐安装完以后在Start Menu里右键打开Anaconda。若是选择add to PATH 来加入环境变量,不然可能会影响卸载。)
安装Microsoft VSCode依赖
添加环境变量
加入最后两行环境变量。一个是Anaconda的安装路径,一个时期中的Script
3.测试结果
打开cmd。分别输入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令,会看到相应的结果,说明安装成功。(python是进入python交互命令行;ipython是进入ipython交互命令行,很强大;conda是Anaconda的配置命令;jupyter notebook则会启动Web端的ipython notebook,须要注意的是jupyter notebook命令会在电脑本地以默认配置启动jupyter服务)
4.修改管理镜像为国内源
Anaconda安装成功以后,咱们须要修改其包管理镜像为国内源。Tsinghua Open Source Mirror
简单来讲就是在cmd中分别运行这两个命令就行了。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
管理Python包 安装一个包: conda install package_name 移除一个包: conda remove package_name 升级包版本: conda update package_name 查看全部的包: conda list
管理Python环境 建立一个新环境: conda create -n env_name list of packages 删除名为env_name的环境: conda env remove -n env_name 显示全部的环境: conda env list 进入名为env_name的环境: source activate env_name 退出当前环境: source deactivate
pip 全部地址
https://pypi.org
由于新版 Anaconda 自带的是 3.7版本的python,使用清华的源装了好几回tensorflow 都报错,说找不到对应的版本。参考 这篇教程 ,在 Anaconda 中建立 python3.6 版本的TensorFlow环境
1、输入命令
conda create -n tensorflow python=3.6
2、激活 python3.6 的 tensorflow 环境
activate tensorflow
3、使用清华的源安装 tensorflow
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
4、测试,正常
报错 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
解决方案1:https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023
解决方案2:https://blog.csdn.net/Fourierrr_/article/details/79749899
AVX 编译的 github 下载地址:https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.10.0/py36/CPU/avx2