python关于conda创建新环境

发布时间:2020-07-23 04:59:27 作者:nineteens
来源:网络 阅读:2636

  conda创建新环境

  如果只是用的话,用【创建】和【激活】的命令足够了~

  第一步:创建

  conda create --name yourEnv python=2.7

  –name:也可以缩写为 【-n】,【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字,创建完,可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录

  python=2.7:是python的版本号。也可以指定为【python=3.6】,若未指定,默认为是装anaconda时python的版本.

  若想要在创建环境同时安装python的一些包:

  conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas

  第二步:激活

  windows ==> activate yourEnv

  linux/mac ==> source activate yourEnv

  tips:

  linux用户可能需要进入到anaconda/envs目录下激活需要的环境;

  linux用户如果不想每次都到目录下激活,需要进行全局环境变量设置,将需要激活的路径下的bin文件添加到全局环境变量中。如将/home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv/bin添加到~/.bash_profile中。

  windows用户环境变量中添加(改成自己的路径):

  D:\Anaconda3

  D:\Anaconda3\Scripts

  D:\Anaconda3\Library\bin

  第三步:查看活跃的环境

  conda info --envs:输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境

  conda一些命令

  conda list: 看这个环境下安装的包和版本

  conda install numpy scikit-learn: 安装numpy sklearn包

  conda env remove -n yourEnv: 删除你的环境

  conda env list: 查看所有的环境

  anaconda下载

  比起官网,建议从清华开源镜像站下载相应版本

  wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

  bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

  清华镜像源配置

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

  conda config --set show_channel_urls yes

  远程:无锡妇科检查多少钱 http://www.120csfkyy.com/

  Jupyter notebook远程访问服务器

  参考: Jupyter notebook远程访问服务器

  注意第一个人的评论:" 我的要修改c.NotebookApp.ip=‘0.0.0.0’才能用"

  以及按照我的版本c.IPKernelApp.pylab = 'inline'会报错

  sshkey连接的方式:

  Pycharm远程连接服务器

  ctrl+s自动上传不了可能是没有选择默认的服务器,可以在tools --> deployment -->configuration 下面配置

  其他注意:

  pytorch 安装不成功

  记得加上清华pytorch镜像:

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

  # for legacy win-64

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

  如果还是不成功将官方的安装命令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch去掉-c pytorch,改为conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

  torchnet安装


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conda %d con

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