anaconda+pytorch安装(无GPU版本)

安装Anaconda

安装

在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包

$ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本

$ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本

PS:
[1] 安装anaconda过程中会让你选择安装，一般默认安装在/home//anaconda2(如果安装的是python2.7对应的anaconda)，你可以根据需要选择
[2] 随后会让你选择是否将环境变量添加到.bashrc中，直接选择yes就好
[3]安装成功之后就会在安装路径中出现anaconda2路径

查询安装信息

$ conda info

查询当前已经安装的库

$ conda list

安装库(*代表库lib名称）

$ conda install ***

更新库

$ conda update ***

添加清华源

官方下载更新工具包的速度很慢，所以继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像，在终端或cmd中输入如下命令进行添加

$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

$ conda config --set show_channel_urls yes

Pytorch安装：

安装很简单，根据本机的情况在pytorch官网上的选择，选择完毕之后会在下面出现一行命令提示：

<1>.选择页面

<2>.命令提示

<3>.终端中输入：

$ conda install pytorch torchvision -c soumith

tips1:安装出错:安装最新的0.2.0一直安装不了就选择退而求其次，安装一个比较低级版本的pytorch**(此处安装方法类似于下面的安装tensorflow的方法)**

$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_pytorch pytorch-cpu

tips2:使用出错：RuntimeError: module compiled against API version 0xb but this version of numpy is 0xa
解决方案：

$ conda update numpy

等待安装结束就可以了！！！恭喜你！！！开始你的pytroch之旅吧！！！

安装Tensorflow

在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本

$ anaconda search -t conda tensorflow

选择一个较新的CPU或GPU版本，如r/r-tensorflow的1.4.0版本，输入如下命令查询安装命令

$ anaconda show r/r-tensorflow

使用最后一行的提示命令进行安装

$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/r tensorflow

conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库，如果你的Anaconda缺少这些依赖库，会提示你安装。因为我之前已经安装过了，所以这里只提示安装Tensorflow。输入y并回车之后等待安装结束即可

PS:由于清华源更新得比较慢，因此如果装很新版本的tensorflow会出现安装失败（试了若干次还是一样）为此我选择安装版本低一点的tensorflow

$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/marta-sd tensorflow

安装成功～

最后进入python，输入

$ import tensorflow as tf

开始你的tensorflow之旅！！！

PS:anaconda作为一个管理python库的工具可以很好地解决python包管理困难的问题，是一个值得安装的管理工具哦。

参考文献
1.http://www.cnblogs.com/AngelaSunny/p/7766153.html