anaconda使用以及创建python3.7+pytorch1.0虚拟环境以及Jupyter notebook初级使用

查看所有已安装的软件包
$ conda list
# packages in environment at S:\Users\jiangshan\Anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0 defaults
alabaster 0.7.12 py37_0 defaults
anaconda 2018.12 py37_0 defaults
........

查看当前存在哪些虚拟环境
$ conda info -e
# conda environments:
#
base * S:\Users\jiangshan\Anaconda3

创建python-pytorch=1.0虚拟
$ conda create -n deeplearning python=3.7 matplotlib cudatoolkit=10.0.130 ninja=1.9.0 pytorch=1.0.1 torchvision=0.2.2
【# 同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.7】

Jupyter notebook改变默认的工作目录
查看配置文件位置
jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: C:\Users\jiangshan\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
打开jupyter_notebook_config.py找到如下
## The directory to use for notebooks and kernels.
#c.NotebookApp.notebook_dir = ''这一行修改如下：
windows是双斜杠（\\），linux是反斜杠（/）
c.NotebookApp.notebook_dir = 'F:\\workspace'

# 更新conda版本
conda update conda
# 其中更新命令不仅仅会更新conda的版本，同时会自动更新相关的包，
# 其实，也可以使用这个命令来更新Anaconda版本
conda update anaconda

# 切换环境
# Linux, OSX:
source activate deeplearning
# Windows:
activate deeplearningy

# 切换回默认环境(root)
# Linux, OSX:
source deactivate
# Windows:
deactivate

# 对虚拟环境中安装额外的包
# 使用命令conda install -n env_name [package]即可安装package到env_name中

# 复制一个和指定环境完全相同的环境
# 复制环境
conda create --name newname --clone deeplearning

# 环境也可以在不同机器之间进行复制
# 只要将要复制的环境导出为*.yml配置文件，
# 再到指定机器上创建时指定配置文件即可
# 导出配置文件
conda env export --name deeplearning > deeplearning.yml
# 根据配置文件导入环境
conda env create -f deeplearning.yml

# 更新软件包
conda update --name deeplearning pkgname=2.1

# 查找可用python版本
conda search --full-name python
# 查找名称完全匹配python的软件包，而不是名称还有python的软件包，
# 可以在创建环境时指定python版本

# 卸载包
# 删除指定环境中的指定包
conda remove --name deeplearning pkgname
# 卸载环境
# --all参数表示移除环境中的所有软件包，即删除整个环境
conda remove --name deeplearning --all

# jupyter notebook添加Anaconda虚拟环境的python kernel
首先向虚拟环境安装ipykernel
conda install -n deeplearning ipykernel
python -m ipykernel install --user --name deeplearning --display-name "DLPytorch1.0" # 进行配置
# Installed kernelspec deeplearning in C:\Users\jiangshan\AppData\Roaming\jupyter\kernels\deeplearning
# 启动jupyter notebook，然后在"新建"中就会有DLPytorch1.0这个kernel了
jupyter notebook

指定目录
jupyter notebook dir_path_nanme