conda

文章目录 写在前面 STEP.1 Anaconda的使用 STEP.2 安装Tensorflow2.0 结束 写在前面 上一篇文章（ 搭建机器学习基础环境 ）中，讲解了在新安装的Ubuntu系统下，如何安装Nvidia机器学习环境 这篇文章主要讲解如何更好的安装tensorflow和keras相关开发环境。还是老前提，使用本文的方式进行安装，需要有一个好用的梯子。 要做的事情： 如何使用Conda 更好的方式安装Tensorflow2.0 机器配置： CPU：i9-7940X GPU：1080Ti × 2 内存：64G 磁盘：1T SSD + 2T HDD STEP.1 Anaconda的使用 Anaconda是什么？为什么要使用Anaconda？ Anaconda（ 官方网站 ）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。 Anaconda具有如下特点： 开源 安装过程简单 高性能使用Python和R语言 免费的社区支持 其特点的实现主要基于Anaconda拥有的： conda包 环境管理器 1,000+开源库 Anaconda的安装这里不细说了，可以参考（ 从0开始安装Ubuntu ）。 新建一个带Python3.7的虚拟环境，其中“env_name”为环境的名称

首先下载Conda： https://repo.continuum.io/archive/ 下载好后安装，安装路径自定义，添加*勾选add path； 安装好conda后，进入conda promte 创建tensorflow的环境 选择想用的python版本作为环境 conda create --name tensorflow python=3.6.5 建立好环境后，进入环境 conda activate tensorflow 我们可以用conda list 查看当前环境下已经下载安装好的模块； 然后下载自己需要的tensorflow版本 pip install tensorflow==1.13.1 至此，已经安装好了tensorflow 启动cmd，激活tensorfolw环境，输入python进入客户端 输入： import tensorflow as tf 可以继续输入就没有问题。 最后如何在jupyter notebook里使用， 同样在tensorflow环境中安装 conda install ipython conda install jupyter 来源： CSDN 作者： Marglu_Yang 链接： https://blog.csdn.net/CSU174712009/article/details/103880963

由于最近有个任务需要在python环境下跑，项目是python3.6 + tensorflow1.3.1.现总结安装环境： 卸载Python3.6方法: 首先用命令: whereis python 查看所要删除的python3.6文件位置然后用命令: rm -rf 删除 安装Python3.6.8方法: 一：单独使用Python, setuptools, pip安装包安装 由于我是CentOS7的环境，CentOS7下确认不是缺少gcc等一些底层的依赖.按下面步骤执行安装 yum update yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline- devel sqlite-devel gcc gcc-c++ openssl-devel libffi-devel python-devel mariadb-devel yum -y groupinstall "Development tools" yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel yum

1. Install conda environment following instructions here. https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-18-04-quickstart 2. Create tensorflow environment by run command. conda create --name tensorflow_env python=3 3. Activate the tensorflow environment by run command. conda activate tensorflow_env 4. Install tensorflow and jupytor notebook in the tensorflow_env. conda install tensorflow conda install jupyter notebook conda install matplotlib 5. Start jupyter notebook. jupyter notebook 来源： https://www.cnblogs.com/shengguang/p/12165333.html

1、离线创建虚拟环境 （1）复制envs目录下的已有环境文件夹 （2）复制anaconda3/pkgs文件夹 （3）conda create -n [name] --clone [env-filepath] --offline （4）或者复制已有环境：conda create -n [name] --clone base 2、离线安装包 （1）whl文件：pip install xxx.whl （2）tar.gz文件：①tar -zxvf xxx.tar.gz ②cd xxx ③python setup.py install （3）zip文件：①unzip xxx.zip ②cd xxx ③python setup.py install 来源： CSDN 作者： 飞翔的貅貅 链接： https://blog.csdn.net/ytreel/article/details/103869285

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1 模块 1.1 模块 模块是一个python文件,其中包含对象定义与语句等.多个模块再加上__init__.py就变成了一个包. 1.2 模块存在形式 模块可以分成两种:非内置模块与内置模块. 1.2.1 非内置模块 非内置模块以.py文件的形式存在,放在对应的包下. 1.2.2 内置模块 内置模块就是内置到解释器中的模块,为了提高性能内置模块采用C语言而不是python编写. 1.3 模块使用 先导入再调用里面的函数,可以一次导入整个模块,或者选择性导入其中的函数. 1.3.1 导入整个模块 import math import cmath as cm 使用as设置模块别名. 1.3.2 导入模块中的某个函数 from math import sin from cmath import sqrt as cs 使用as设置函数别名. 1.4 查看内置模块 import sys sys.builtin_module_names 2 包 2.1 包 包是含有一个特殊的__init__.py文件的文件夹,通常还含有其他.py文件,表示不同的模块. 2.2 包管理 包的下载,安装,更新,删除可通过包管理器进行操作,常用的包管理器为pip与conda.pip设计目的是仅管理Python语言的包,对应的包服务器为PyPI

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> The open-source Anaconda Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on Linux, Windows, and Mac OS X. 下载 官网下载 安装 双击默认安装 验证 conda info 创建Python Env conda create -n tfenv activate tfenv Install Tensorflow conda install tensorflow Verifying the Installation import tensorflow as tf 没有错误，安装正常。 安装数据科学三剑客 pandas numpy matplotlib Install pandas Pandas是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。 conda install pandas Verifying the Installation import pandas as pd Install numpy NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库，它非常重视数组。

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1 sudo apt-get install git 2 git 3 cd ~ 4 mkdir soft 5 cd soft 6 ls 7 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda-2.2.0-Linux-x86_64.sh 8 ls 9 bash Anaconda-2.2.0-Linux-x86_64.sh 10 python 11 cd /root 12 ls 13 cd anaconda/ 14 ls 15 cd bin 16 ls 17 cd .. 18 ls 19 cd conda-meta/ 20 cd .. 21 cd bin 22 ls 23 ls conda 24 ./conda install -n crnn python=3.5 25 conda create -n crnn python=3.5 26 ./conda create -n crnn python=3.5 27 source activate crnn 28 python 29 pip 30 pip -V 31 cd ~/soft 32 ls 33 git clone https://github.com/SeanNaren

问题重现 大家在AnaConda环境下安装包的过程中肯定会遇到下载缓慢的问题。 超时信息如下（为了大家方便通过超时信息找到，牺牲了一些页面体验，把异常信息贴出来）： conda.exceptions.CondaRuntimeError: Runtime error: Could not open '/home/ubuntu/anaconda3/pkgs/icu-64.2-he1b5a44_1.tar.bz2.part' for writing (HTTPSConnectionPool(host='conda.anaconda.org', port=443): Read timed out.). During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/conda/exceptions.py", line 473, in conda_exception_handler return_value = func(*args, **kwargs) File "/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5