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Instalar Anaconda
Haga clic aquí para descargar el paquete de instalación en el sitio web oficial, como se muestra en la siguiente figura:
Haga clic en el paquete de instalación para instalar, preste atención a la ruta de instalación. próximoModificar variables de entorno, de modo que se ingresa Python en la línea de comando y el entorno Python de anaconda se usa de forma predeterminada. Esto elimina la necesidad de instalar paquetes que Python usa con frecuencia.
1. open ~/.bash_profile
2. 如图(忽视上面几行注释)
3. 刷新环境变量：source ~/.bash_profile
En este punto, ejecutar Python en la terminal utilizará el entorno Python de Conda:
Nota:
Tutorial para agregar variables de entorno en macOS
Abrir Anaconda normalmente significa que la instalación se realizó correctamente:
Agregar fuente espejo doméstica a anaconda
1. 查看镜像源: conda config --show channels
2. 添加(两条命令):
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/
3. 再次查看镜像源: conda config --show channels
El método de PyCharm para configurar el entorno Anaconda en macOS
Nuestro propósito es utilizar el propio Python de Anaconda y sus ricas bibliotecas de terceros en PyCharm, por lo que este paso es el más importante.
Ábralo por primera vez después de instalar PyCharm con éxito, primero elija crear un nuevo proyecto y luego seleccione el entorno por turno:
Este paso es el más crítico y el más propenso a errores. Cuando vemos el contenido que se muestra en la imagen de arriba, la primera reacción es hacer clic en Conda Environmenr, esto no es correcto y también es una confusión que muchas personas encontrarán. La elección correcta debería ser System Interpreter.
- Abra el intérprete de Python
2. Después de seleccionar el intérprete del sistema, haga clic en "...", seleccione Agregar, busque python.app/Contents/MacOS/python en la ruta de instalación de Anaconda y haga clic en Aceptar. La configuración ahora está completa.
Después de crear un nuevo proyecto, como se muestra en la siguiente figura:
Configure la ruta de trabajo predeterminada de JupyterLab
Propósito: cree una carpeta usted mismo para colocar los archivos en JupyterLab
Cree un archivo py, comando: jupyter notebook --generate-config
abra este archivo py: open /Users/waldo/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
busque la ubicación correspondiente en la figura siguiente, modifique el directorio de trabajo predeterminado del cuaderno (elimine el comentario), guarde:
después de volver a abrir, está vacío ( en la carpeta predeterminada wpforJupyter ) :
Nota: Mac no puede instalar cuda, omita
Instalar tensorflow
Tensorflow seguro en el entorno virtual conda
El entorno virtual es equivalente a una caja de arena, evitando la influencia mutua de diferentes marcos, por lo que incluso se pueden instalar múltiples versiones diferentes de tensorflow. También es conveniente desinstalarlo, simplemente elimine el entorno virtual directamente.
1. 打开终端，输入如下命令，创建了一个名为“tf2_8”的虚拟环境:
conda create -n tf2_8 python=3.9
2. 执行命令，来激活tf2_8虚拟环境: conda activate tf2_8
3. 执行命令在虚拟环境中进行Tensorflow的安装: pip3 install tensorflow
4. 退出虚拟环境: conda deactivate
Utilice el comando conda info -epara comprobar si el entorno virtual "tf2_8" se ha instalado correctamente:
Configuración del entorno virtual jupyter
Abra el cuaderno Jupyter en este momento, la ejecución
import tensorflow as tfno tuvo éxito y se requiere la siguiente configuración
Abra la terminal del sistema y ejecute el siguiente comando:
1. conda activate tf2_8 //注意替换虚拟环境名
2. conda install ipykernel //安装ipykernel
3. python -m ipykernel install --name tf2_8 //在ipykernel中安装当前环境
4. conda deactivate
Abra jupyter, cambie de kernel:
ejecute el código de prueba, no se preocupe si hay un error, porque no se utiliza la aceleración de GPU:
//测试代码
import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello=tf.constant('Hello,TensorFlow')
config=tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
sess=tf.compat.v1.Session(config=config)
print(sess.run(hello))
suplemento de comando conda
Comandos de operación comunes:
1. Operación ambiental
1. Vea toda la ayuda de comandos para la gestión del entorno:
conda entorno -h
2. Vea todos los entornos virtuales de conda que se han creado:
información confidencial -e
3. Cree un entorno virtual:
conda create env_name
//(env_name) es el nombre del entorno, este comando creará un nuevo entorno para Biopython, ubicado en /envs/ del archivo de instalación de Anaconda
Cree un entorno virtual con una versión de Python especificada:
conda create env_name python=3.9 (3.6 es la versión de Python, cámbiela según sus necesidades)
Cree un entorno virtual que contenga algunos paquetes:
conda create env_name numpy scipy
Cree un entorno virtual que contenga ciertos paquetes en la versión de Python especificada:
conda create env_name python=3.9 numpy scipy
Active (ingrese) un entorno virtual: el
nuevo entorno de desarrollo se instalará de forma predeterminada en el directorio de archivos envs en el directorio conda, puede especificar una ruta diferente;
si no especifica la versión de Python instalada, conda instalará la original instalación de conda La versión de Python instalada.
macOS:
conda activa env_name
Salir de un entorno virtual:
conda desactivar
Copie un entorno virtual:
conda cree new_env_name old_env_name
Eliminar un entorno virtual:
conda eliminar -n nombre_entorno --todos
2. Gestión de paquetes
Ver paquetes instalados:
lista conda
Ver paquetes en el entorno virtual especificado:
conda list -n xxx
Buscar paquetes:
búsqueda conda xxx
Paquete de actualización:
actualización de conda xxx
Paquete de instalación:
conda install xxx
pip install xxx
Entorno virtual de instalación especificado:
conda install -n env_name xxx
Instale todos los paquetes en la distribución anaconda:
conda install anaconda
Paquete de desinstalación:
conda eliminar xxx
3. Administre conda
para verificar la versión de conda:
conda --version
Actualice la versión actual de conda:
conda update conda
Ver paquetes instalados:
lista pip o lista conda
Instalar y actualizar:
solicitudes de instalación de pip
solicitudes de instalación de pip --actualización
o
solicitudes de instalación de conda
solicitudes de actualización de conda
Actualizar todas las bibliotecas
conda update --all
actualizar conda auto
conda actualizar conda
actualizar anaconda propia
conda actualizar anaconda