关于机器学习:Anaconda和conda命令的安装和使用

作者 | 弗拉德
起源 | 弗拉德（公众号：fulade_me)

Anaconda

Anaconda 是一个开源的工具，目前领有超过六百万的用户。Anaconda 致力于提供最便捷的形式来应用 Python 进行数据科学计算和机器学习。目前，Anaconda 领有超过 250+ 的数据迷信工具包，conda 工具包可用于 Windows，MacOS 和 Linux 三种平台的虚拟环境管理系统。Anaconda 反对以后比拟风行的一些人工智能的库，比方 Sklearn，TensorFlow，Scipy。

下载安装包

间接去到 Anaconda 的官网，找到下载地址，点击 Download 按钮，而后找到页面最下方的下载局部。

咱们能够看到 Anaconda 提供了两种装置形式，一种是带有图形界面的装置形式 Graphical Installer，另一种是 以命令行的形式Command Line Installer 装置。
咱们抉择 64-Bit Graphical Installer 应用图形界面的形式来装置，点击下载。

装置步骤(基于 MacOS)

1. 双击下载好的安装文件(下载好的安装文件如下图所示)，开始装置。

1. 一路点击 持续

这里也抉择 持续 即可。

1. 在 Mac 外面的 启动台 找到刚装置好好的Anaconda，名字叫：Anaconda-Navigator，点击启动，启动后的样子如下：

配置命令行工具

此时，咱们曾经装置好的 Anaconda 的客户端，然而很多状况咱们都须要在命令应用 conda 命令，这个时候在命令行工具输出

conda -version

显示如下(我电脑配置了 zsh，所以会显示 zsh):

zsh: command not found: conda

显然咱们还不能应用 conda 命令。

1. zsh 配置流程

找到 .zshrc 文件，个别在 /Users/{username}/.zshrc，其中{username} 是你以后 Mac 的用户名字哦。
用记事本关上 .zshrc 文件 (你也能够应用vim 命令来编辑)，在该文件的最初一行增加:

export PATH="/opt/anaconda3/bin:$PATH"

而后保留
命令行工具进入到 /Users/{username} 目录下，执行

source .zshrc

接着执行

conda --version

就能够看到输入的版本号了：

conda 4.9.2

2. bash_profile 配置

找到 .bash_profile 文件，个别在 /Users/{username}/.bash_profile，其中{username} 是你以后 Mac 的用户名字哦。
用记事本关上 .bash_profile 文件 (你也能够应用vim 命令来编辑)，在该文件的最初一行增加:

export PATH="/opt/anaconda3/bin:$PATH"

而后保留
命令行工具进入到 /Users/{username} 目录下，执行

source .bash_profile

接着执行

conda --version

就能够看到输入的版本号了：

conda 4.9.2

增加罕用源

因为网络问题，有些时候间接同国外下载库会比较慢，咱们能够给 conda 配置国内的镜像源，增加国内的镜像源命令如下：

1. 清华源

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/
# 设置搜寻时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

1. 增加中科院源

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/
# 设置搜寻时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

查看是否增加胜利可是用命令

conda config --show

在 channels这个字段这里显示曾经增加的源

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults

conda 常用命令

降级

conda update conda  # 更新 conda
conda update anaconda # 更新 anaconda
conda update anaconda-navigator    #update 最新版本的 anaconda-navigator  
conda update python # 更新 python

治理环境

conda env list  #显示所有的虚拟环境
conda create --name fulade python=3.7 # 创立一个名为 fulade 环境，指定 Python 版本是 3.7
activate fulade  # 激活名为 fulade 的环境 (Windows 应用)
source activate fulade  # 激活名为 fulade 的环境 (Linux & Mac 应用用)
deactivate fulade   #敞开名为 fulade 的环境(Windows 应用)
source deactivate fulade  # 敞开名为 fulade 的环境(Linux & Mac 应用）conda remove --name fulade --all # 删除一个名为 fulade 的环境
conda create --name newname --clone oldname # 克隆 oldname 环境为 newname 环境

package 治理

conda list  #查看以后环境下已装置的 package
conda search numpy # 查找名为 numpy 的信息 package 的信息
conda install numpy  # 装置名字为 fulade 的 package 装置命令应用 - n 指定环境 --channel 指定源地址
conda install -n fulade numpy  # 在 fulade 的环境中 装置名字为 fulade 的 package
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0  # 应用地址 https://conda.anaconda.org/anaconda 来装置 tensorflow
conda update numpy   #更新 numpy package
conda uninstall numpy   #卸载 numpy package

清理 conda

conda clean -p      // 删除没有用的包
conda clean -t      // 删除 tar 包
conda clean -y --all // 删除所有的安装包及 cache