关于conda-新手必读

一、管理conda

　通过anaconda来安装python及python包，让你不必关心系统是否安装了一些依赖，如zlib等等，anaconda已经集成了这些依赖，可以方便的安装python

　下载请点击

　1）检查conda版本

conda --version

　2）升级当前conda版本

conda update conda

　

　3）建议：

　　因为Anaconda.org的服务器在国外，所以需要安装packages时，你会发现conda下载的速度经常很慢，所幸清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：

　　# 添加Anaconda的TUNA镜像

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

　　# 设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

　　# 查看下载源

conda config --show-sources

　　# 删除源

conda config --remove-key channels

　　

二、管理环境

　一个项目就需要一个环境，包含了python包等，各个项目环境需要独立，conda可以很容易管理环境

　1）创建并激活一个环境

conda create --name medical_ner

　　位置在Anaconda安装文件的/envs/medical_ner

　　还可以指定Python版本：

conda create --name medical_ner_python36 python=3.6

　　执行完上面一句并激活环境后，可以看到新建的环境中Anaconda已经为其添加了几个必要的库：

　　输入python后发现确实安装了python36：

　2）激活这个新环境

source activate medical_ner # linux下

activate medical_ner # windows dos下

　　新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径；通过conda create -h查看参数使用

　3）列出所有环境

conda info -e

　4）切换到另一个环境(activate/deactivate)：即从一个项目环境切换到另外一个项目环境

source activate medical_ner # linux下

activate medical_ner # windows dos下

# 如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时，键入：
source deactivate # linux

deactivate # dos

　5）复制一个环境

conda create -n ner_copy --clone medical_ner # 根据medical_ner克隆一个ner_copy

conda info –-e # 检查环境

　

　6）删除一个环境

conda remove -n ner_copy

　7）管理python：安装一个不同版本的python

　　现在我们假设你需要python3来编译程序，但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级，你可以创建并激活一个名为snakes的环境，并通过下面的命令来安装最新版本的python3：

conda create -n snakes python=3

　　为了使用不同版本的python，你可以切换环境，通过简单的激活它就可以，环境的激活前面已经陈述

　　当然已经使用了3.6的python环境，可以升级该环境中的Python

# 先激活该环境，然后：
conda install -c anaconda python=3.7

　　比如安装gpu版本的torch，我们已经安装了cuda10.0，则

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

三、管理包

• conda安装和管理python包非常方便，可以在指定的python环境中安装包，且自动安装所需要的依赖包，避免了很多拓展包冲突兼容问题
• 不建议使用easy_install安装包。大部分包都可以使用conda安装，无法使用conda和anaconda.org安装的包可以通过pip命令安装
• 使用合适的源可以提升安装的速度

　1）查看已安装包：激活一个环境后可以通过下面的命令查看已经安装的包

conda list

　2）向指定环境中安装包：有三种方式

　　使用Conda命令安装包：直接指定-n 指定安装环境的名字，也可以激活环境，再使用conda install命令

conda install --name medical_ner beautifulsoup4

# 或者先激活环境，再安装
activate medical_ner
conda install beautifulsoup4

　　从Anaconda.org安装一个包：如果一个包不能使用conda安装，我们接下来将在Anaconda.org网站查找，搜索框内搜索相应的package

conda install--channel address package_name
# 暂时还没尝试

　　通过pip命令来安装包：需要先激活环境，然后

pip install package_name

　　

 四、移除包、环境、或者conda

　移除包：

# 假设你决定不再使用商业包。你可以在bunnies环境中移除它
conda remove -n bunnies package_name

　移除环境：

conda remove -n snakes --all
# snakes是环境名字

　　注意：如果移除环境失败，可以尝试下面的方法

conda env remove -n ENV_NAME

　　

　删除conda

rm -rf path_install

# 或者卸载anaconda

五、进入pycharm中配置

　打开pycharm后新建一个project，然后

　File --> Settings --> 搜索Project Interpreter，点击右侧的齿轮按钮，再点击Add

　进入添加Interpreter的对话框，选择左侧的Virtualenv Environment再选择右侧的Existing environment

　新建环境的目录，在你安装Anaconda目录下的envs文件夹下（本人Anaconda安装在D盘，故路径如下图所示）然后点击OK按钮

　再点击随后显示示的OK按钮和Apply按钮即可成功的将新建的环境配置到pycharm中

　通过下图我们发现新的环境python包只有少些，根据项目需要即可在该环境下安装该项目需要的包：

六、windows下安装cpu版本tensorflow=1.14.0

conda install -c conda-forge tensorflow=1.14