conda中怎么創(chuàng)建新環(huán)境-創(chuàng)新互聯(lián)

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步驟一:創(chuàng)建

conda create --name yourEnv python=2.7

–name:也可以縮寫為 【-n】,【yourEnv】是新創(chuàng)建的虛擬環(huán)境的名字,創(chuàng)建完,可以裝anaconda的目錄下找到envs/yourEnv 目錄

python=2.7:是python的版本號。也可以指定為【python=3.6】,若未指定,默認(rèn)為是裝anaconda時python的版本.

若想要在創(chuàng)建環(huán)境同時安裝python的一些包:

conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas

步驟二:激活

windows ==> activate yourEnv

linux/mac ==> source activate yourEnv

tips:

linux用戶可能需要進(jìn)入到anaconda/envs目錄下激活需要的環(huán)境;

linux用戶如果不想每次都到目錄下激活,需要進(jìn)行全局環(huán)境變量設(shè)置,將需要激活的路徑下的bin文件添加到全局環(huán)境變量中。如

將/home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv/bin添加到~/.bash_profile中。

windows用戶環(huán)境變量中添加(改成自己的路徑):

D:\Anaconda3

D:\Anaconda3\Scripts

D:\Anaconda3\Library\bin

步驟三:查看活躍的環(huán)境

conda info --envs:輸出中帶有【*】號的的就是當(dāng)前所處的環(huán)境

conda一些命令

conda list: 看這個環(huán)境下安裝的包和版本

conda install numpy scikit-learn: 安裝numpy sklearn包

conda env remove -n yourEnv: 刪除你的環(huán)境

conda env list: 查看所有的環(huán)境

anaconda下載

比起官網(wǎng),建議從清華開源鏡像站下載相應(yīng)版本

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

清華鏡像源配置

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

遠(yuǎn)程:

Jupyter notebook遠(yuǎn)程訪問服務(wù)器

參考: Jupyter notebook遠(yuǎn)程訪問服務(wù)器

注意第一個人的評論:" 我的要修改c.NotebookApp.ip=‘0.0.0.0’才能用"

以及按照我的版本c.IPKernelApp.pylab = 'inline'會報錯

sshkey連接的方式:

Pycharm遠(yuǎn)程連接服務(wù)器

ctrl+s自動上傳不了可能是沒有選擇默認(rèn)的服務(wù)器,可以在tools --> deployment -->configuration 下面配置

其他注意:

pytorch 安裝不成功

記得加上清華pytorch鏡像:

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

# for legacy win-64

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

如果還是不成功將官方的安裝命令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch去掉-c pytorch,改為conda install pytorch

torchvision cudatoolkit=10.0

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