深度学习环境配置之Anaconda安装和pip源方式

 更新时间:2024年02月20日 09:22:46   作者:听风吹等浪起  
这篇文章主要介绍了深度学习环境配置之Anaconda安装和pip源方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

conda是一种通用包管理系统,与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。

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,就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。

Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项。对于基于的深度学习项目,miniconda可以正常使用

1. conda 下载

清华源的conda下载地址:

这里不推荐使用最新的,根据系统下载对应文件即可。

2. 安装

下载完成后,直接安装即可

这一步的时候,建议把第二个(增加到环境路径)勾上

3. 运行

在搜索框搜索anaconda,第一个anaconda prompt打开就是

运行如下

这一步没啥必要,主要测试是否安装成功

以后打开,直接在dos窗口输入就行了

4. 关于conda的命令

  • 查看conda虚拟环境:conda info --envs    
  • 新建虚拟环境:conda create -n demo python=3.8 (demo是自定义环境名称)
  • 删除虚拟环境:conda env remove --name demo
  • 激活虚拟环境:conda activate demo(demo是自定义环境名称)

5. 配置 pip 国内源

后续在conda环境安装库文件,使用pip安装,更换国内镜像源可以加快下载速度

这里使用清华镜像源

网站:pypi | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

TIPS :激活conda新建的虚拟环境且进入后,在复制上面的命令!!

出现一行什么 writing to xxxx.pip.ini 就行了

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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