下载anaconda 安装
设置国内镜像
临时使用
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http
设为默认
升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果您到 pip 默认源的网络连接较差，临时使用本镜像站来升级 pip：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
配置环境变量
anaconda3/Scripts
anaconda3/Library/bin
anaconda3/library/mingw-64/bin
linux：export PATH=$PATH:/home/software/anaconda3/bin
此时配置完成 操作时主要是用 scripts下的conda.exe
注意:执行命令例如: conda list
(4.7版本以上)若未配置path,直接找到conda 命令执行时可能会报错,
需要先进入base虚拟环境 再进行conda操作 (进入condabin文件夹 conda.bat activate 进入base虚拟环境)
常用命令
-
conda info --envs 查看所有的虚拟环境
-
创建tensorflow虚拟环境
- conda create -n tensorflow(只是个名字) python=3.7.3(根据ananconda的版本决定)
-
conda activate tensorflow 进入tensorflow 虚拟环境
-
安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==版本号
-
conda deactivate 退出虚拟环境
-
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow # for Python 3.*
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.* and GPU
Jupyter使用
jupyter notebook --generate-config # 生成配置文件
cNotebookApp.notebook_dir="xxx" # 修改默认路径
注意
tensorflow版本与python，cuda对应关系
版本1.1---》1.15 cuda 9及以下
版本2.0-》.... cuda 10
conda create -n py3 python=3 # 创建一个python3的环境，名为py3
source activate py3 # 激活py3环境
conda install ipykernel # 安装ipykernel模块
python -m ipykernel install --user --name=py3 # 进行配置
jupyter notebook # 启动jupyter notebook then can choose python environment
国内镜像
可能失效
阿里云
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban)
http://pypi.douban.com/simple/