机器学习-Anaconda配置

Aconda

一、什么是Anaconda？

1. 简介

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。

2. 特点

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

如果日常工作或学习并不必要使用1,000多个库，那么可以考虑安装Miniconda（下载界面请戳），这里不过多介绍Miniconda的安装及使用。

3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别

① Anaconda

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

② conda

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。

▪ 适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

▪ 适用平台：Windows, macOS, Linux

▪ 用途：

① 快速安装、运行和升级包及其依赖项。

② 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——Conda官方网站

▪ conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。

▪ conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

③ pip

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

▪ pip编写语言：Python。

▪ Python中默认安装的版本：

① Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为 *pip*

② Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为 *pip3*

▪ pip名称的由来：pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处：

① “Pip installs Packages”（“pip安装包”）

② “Pip installs Python”（“pip安装Python”）

④ virtualenv

virtualenv是用于创建一个独立的Python环境的工具。

▪ 解决问题：

当一个程序需要使用Python 2.7版本，而另一个程序需要使用Python 3.6版本，如何同时使用这两个程序？如果将所有程序都安装在系统下的默认路径，如：***/usr/lib/python2.7/site-packages***，当不小心升级了本不该升级的程序时，将会对其他的程序造成影响。
如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改，都会导致程序的中断。
在共享主机时，无法在全局 *site-packages* 目录中安装包。

▪ virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并不与其他virtualenv环境共享库；同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。

⑤ pip 与 conda 比较

→ 依赖项检查

▪ pip：

① 不一定会展示所需其他依赖包。

② 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。

▪ conda：

① 列出所需其他依赖包。

② 安装包时自动安装其依赖项。

③ 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

→ 环境管理

▪ pip：维护多个环境难度较大。

▪ conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。

→ 对系统自带Python的影响

▪ pip：在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序。

▪ conda：不会影响系统自带Python。

→ 适用语言

▪ pip：仅适用于Python。

▪ conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

⑥ conda与pip、virtualenv的关系

▪ conda结合了pip和virtualenv的功能。

二、Anaconda的适用平台及安装条件

1. 适用平台

Anaconda可以在以下系统平台中安装和使用：

▪ Windows

▪ macOS

▪ Linux（x86 / Power8）

2. 安装条件

▪ 系统要求：32位或64位系统均可

▪ 下载文件大小：约500MB

▪ 所需空间大小：3GB空间大小（Miniconda仅需400MB空间即可）

三、配置

添加清华镜像包管理

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 --set show_channel_urls yes  #展示包的地址

添加PyTorch清华镜像（可选）

1	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/

切回默认源

1	conda config --remove-key channels

conda环境配置

安装环境  conda create -n pyG python=3.6
删除环境  conda remove -n #env --all
激活环境  conda activate #env
退出环境  conda deactivate

四、配置pyTorch环境

1	conda create -n pyG python=3.6 #安装环境名称是pyG, python版本是3.6

1	conda activate pyG #激活安装的环境

1	conda deactivate #退出环境

安装pyG之前，需要看版本适配。

https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/1.4.3/notes/installation.html

pytorch安装指南：

https://pytorch.org/get-started/locally/

1	conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

上面是安装的对应cuda10.0的版本。

报错解决方法：https://blog.csdn.net/weixin_45552562/article/details/109668589?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168244741716800186511605%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=168244741716800186511605&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-109668589-null-null.142^v86^insert_down1,239^v2^insert_chatgpt&utm_term=%20PackagesNotFoundError%3A%20The%20following%20packages%20are%20not%20available%20from%20current%20channels%3A%20%20%20%20-%20pytorch%3D%3D1.2.0%20%20%20-%20torchvision%3D%3D0.4.0&spm=1018.2226.3001.4187

首先要确保你安装的cuda版本是10.1.

(1)选择安装版本:
首先打开自己电脑上的NVIDIA控制面板,点击系统信息。

(2) 到CUDA官网,点击这里

这里我选择的是10.1版本的CUDA。

新建文件夹类似这种。