Ubuntuにanacondaをインストールして環境構築し、国内ソースを変更する

Ubuntuにanacondaをインストールして環境構築し、国内ソースを変更する

1、アナコンダのダウンロード

Ubuntu のブラウザを使用してリンクを開きます: anaconda インストール パッケージをダウンロードするリンク

2. インストール

1. 同じディレクトリ内のファイルの下で (ファイルがあるターミナルを開きます)、ctrl+alt+T コマンドでターミナルを開きます。
2. bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh を入力します (ダウンロードした anaconda インストール用)。 file)
3. その他のデフォルトのインストールでは、登録インターフェイスに入り、「yes」と入力します。

4. 登録情報を読み、「yes」と入力します。インストールするファイルの場所を確認し、Enter キーを押すと、インストールできます。 5. インストールが完了したら

、完了すると、環境変数情報を追加するプロンプトが表示されます。「yes」と入力します。

6. 次の図の情報を参照して、インストールが完了したことを示します。

7. 「Microsoft VSCode のインストールを続行しますか? [yes|no]」というプロンプト メッセージが表示されるので、「no」と入力します。
8. ターミナルを再起動します。Anaconda3 を使用できるようになります。

注: ターミナルに python と入力すると、Ubuntu に付属の Python バージョンが表示されます。手順 5 で環境変数が正常に追加されなかったため、次のコマンドを実行します。 input: exit() を実行して終了します。 環境変数を手動で追加します
。

sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/home/你的计算机名字/anaconda3/bin:$PATH"（路径）
source ~/.bashrc

3. 環境構築

1. Ctrl+alt+T を使用してコマンド ターミナルを開きます。
2. 環境を作成します。

conda create -n tf python=3.6

*** PS: tf は環境名です。自分で設定できます***
3. 環境を開始します。

source activate tf

4、conda の共通コマンド

conda --version #查看conda版本，验证是否安装

conda update conda #更新至最新版本，也会更新其它相关包

conda update --all #更新所有包

conda update package_name #更新指定的包

conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包

source activate env_name #切换至env_name环境

source deactivate #退出环境

conda info -e #显示所有已经创建的环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name

conda remove --name env_name –all #删除环境

conda list #查看所有已经安装的包

conda install package_name #在当前环境中安装包

conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包

conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包

conda remove package #删除当前环境中的包

conda create -n tensorflow_env tensorflow

conda activate tensorflow_env #conda 安装tensorflow的CPU版本

conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu

conda activate tensorflow_gpuenv #conda安装tensorflow的GPU版本

conda env remove -n env_name #采用第conda remove --name env_name –all的方法删除环境失败时，可采用这种方法

5、国内ソースのコンダ

1. 清華園

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
Conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

2. 中国科学技術大学

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config --set show_channel_urls yes