1.python和包以及anaconda的概念关系
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python == “工人”
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包 == “工具”
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环境 == “工具箱”
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anaconda == “放很多工具箱的大箱子”
python等于工人这个好理解,就是编程需要用python来实现对应功能,即工人完成某项工程。
包等于工具,就是工人完成工程的过程中要使用的工具。
环境等于工具箱,即一个环境中可以有多个工具,工人可以使用这个工具箱中的任意工具来工作。
anaconda就是一个集成了多个工具箱的大箱子,当需要A工具箱就切换到A环境,当需要B工具箱就切换到B环境。
例如:env1安装了pytorch1.10,env2安装了pytorch2.0。那么需要使用pytorch1.10的时候激活env1,需要使用pytorch2.0时激活env2即可,这样就不用每次配环境一个个包重新安装。
2.Anaconda安装
对Windows系统
Anaconda官网下载地址:https://www.anaconda.com/download
如果通过官网下载较慢的话,建议使用迅雷下载或通过以下镜像源进行下载
Anaconda镜像下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
选择对应操作系统的Anaconda安装包进行下载,然后根据提示进行Anaconda的安装。
对Linux系统
选择对应Linux版本的Anaconda,通过远程连接将安装包上传到服务器文件目录,cd到当前文件目录,使用sh + 文件名
命令进行conda安装。
安装后可以使用conda info
命令检查是否安装成功
conda安装完成后的其他设置
- 若安装结束后使用
conda info
没有conda信息则将conda的安装目录下的这几个文件加入环境变量
注意:这里将Anaconda3\Scripts加入环境变量后,在cmd窗口想激活对应虚拟环境直接使用activate myenv
命令激活对应的环境即可
- 修改虚拟环境的安装路径
安装conda后会在C:\Users\你的用户名\
文件夹下看到.condarc
文件,这是conda的配置文件,在使用过程添加以下内容:
其中的show_channel_urls: true envs_dirs:- D:\anaconda3\envs
D:\anaconda3\envs
是用于存放后续创建的虚拟环境的路径。放在D盘是以免环境越来越多C盘撑不住。
3.Conda常用命令
环境管理
- 创建新环境:
conda create --name myenv
: 创建一个名为 myenv 的新环境。conda create -n myenv python=3.8
: 创建一个名为 myenv 的新环境并指定Python 版本。
- 激活和停用环境:
conda activate myenv
: 激活名为 myenv 的环境。conda deactivate
: 退出当前环境。
- 列出环境:
conda env list 或 conda info --envs
: 列出所有可用的 Conda 环境。
- 删除环境:
conda env remove --name myenv
: 删除名为 myenv 的环境。
包管理
- 安装包:
conda install numpy
: 在当前活动环境中安装 NumPy 包。conda install numpy=1.15
: 安装特定版本的 NumPy。
- 更新包:
conda update numpy
: 更新 NumPy 包到最新版本。
- 卸载包:
conda remove numpy
: 从当前环境中卸载 NumPy 包。
- 列出环境中的包:
conda list
: 列出当前环境中安装的所有包。
其他常用命令
- 搜索包:
conda search numpy
: 搜索可用的 NumPy 包版本。
- 保存和加载环境:
conda env export > environment.yml
: 导出当前环境的配置到 environment.yml 文件。conda env create -f environment.yml
: 根据 environment.yml 文件创建环境。
- 更新 Conda:
conda update conda
: 更新 Conda 到最新版本。
- 查看 Conda 信息:
conda info
: 显示 Conda 的信息,包括版本和安装路径。
4.安装pytorch
pytorch的安装较为复杂,建议是根据pytorch官网的安装命令进行安装:
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
需要注意的是,在github上有时找到一些老一点的项目,需要pytorch的版本低于1.10,这时需要的python版本最好是3.7及以下,不然无法安装成功
5.pycharm中设置conda环境
以下设置我是基于PyCharm 2023.2.3 (Professional Edition)
版本
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打开项目后以此点击
File->Settings->project->Python Interpreter
,然后点击Add Interpreter -> Add Local Interpreter
然后选择找到刚才conda创建的环境下的python.exe文件,我这里以我创建的
pytorch1.10
环境为例
最后点击OK即可。
设置完成后可以在这里看到当前conda环境下已经安装的包和对应包的版本。
接下来就可以开始根据不同conda环境进行开发啦~