Anaconda全新安装及环境配置

在Anaconda Powershell Prompt中常用的命令：

conda env list 查看所有创建的conda环境
conda activate 环境名 进入某一个环境中
conda deactivate 退出当前环境
conda remove -n 环境名 --all 删除某一个环境
python 通过该命令可以进入python终端中
exit() 通过该命令可以退回原来的环境
conda list 查看当前环境下安装的所有软件包
conda -h 或 conda --help 查看conda的帮助文档；
conda -V 或 conda --version 查看conda的版本，注意第一个 V 是大写；
conda install 软件包 安装软件包，例如conda install numpy，注意切换到某一个环境中使用此命令
conda create -n 环境名 python=版本号 创建新的环境，并配置python版本号。eg:conda create -n project_test python=3.8

当输入某一个命令不知道后面写什么的时候，可以通过在后面加-h，查看后面如何写，eg：conda create -h。

当下载好软件包之后，通过python可以查看版本，是否安装成功：

1 安装Anaconda

首先安装Anaconda，安装完成后打开 Anaconda Prompt。在Anaconda Prompt中依次输入以下命令添加镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes

完成之后，输入以下命令查看所有的镜像源：

1	conda config --get channels

Pip是python自带的包管理工具，通过此工具可以在python命令窗口中下载软件包

Conda也是包管理工具，比Pip更强大

Conda和Pip的区别

Conda	Pip
下载的是二进制文件，不需要安装	下载后需要安装
每个工程都有单独的环境管理	需要额外的环境管理工具
支持其他语言，安装有兼容性检测	安装时不检测兼容性
超过1500个包	超15000个包

2 软件包安装

有两种安装方式，一种是通过pycharm进行安装；另外一种是通过Anaconda进行安装

2.1 通过pycharm安装软件包

在pycharm中打开设置，对工程的解释器的软件包进行安装：

2.2 通过Conda安装软件包

安装之前通过conda activate project03切换到需要安装软件包的工程中，比如project03环境。然后通过conda install numpy来安装numpy软件包。

安装完软件包之后，通过conda list命令可以查看是否安装成功。

也可以在D:\Anaconda\envs\project03\Lib\site-packages中找到numpy文件夹，查看是否安装。

还可以通过在pycharm中查看是否安装，如图：

3 新建一个环境

3.1 Pycharm中新建/添加环境

通过Conda创建或者添加环境，注意==一定要勾选应用于所有工程==：

在Anaconda Powershell Prompt中输入以下命令查看搭建的环境：

1	conda env list

运行结果：

如果想转换到project03环境，在Anaconda Powershell Prompt中输入：

1	conda activate project03

如果想查看环境内可用软件包，在Anaconda Powershell Prompt中输入：

1	conda list

如果想查看环境内下载的软件包，在Anaconda Powershell Prompt中输入：

pip list

conda list命令查看的包括base中的软件包，pip list命令查看的不包括base中的软件包

3.2 通过Conda创建环境

创建新的环境，并配置python版本号：

1	conda create -n 环境名 python=版本号

例如：conda create -n project_test python=3.8

如果安装最新版本的python，则不需要后面的python=版本号

4 PyTorch安装

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

PyTorch官方网站：https://pytorch.org/

CUDA选择自己主机的英伟达显卡的版本，CUDA是英伟达显卡的架构名称，英伟达显卡开发软件包也叫CUDA。

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA退出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

可以在CMD终端中，通过nvidia-smi命令查看CUDA版本。

根据自己主机的CUDA版本选择合适的版本。

将安装命令复制，在Anaconda Powershell Prompt中输入，进行安装。

1	conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

如果出现安装错误，可以通过conda clean --all命令清除后重新安装。

如果不了解清除操作，可以通过conda clean --help 了解其用途。

再通过conda clean -t清除缓存包，然后重新进行安装。

如果屡次尝试安装不成功，将C:\Users\ywwsn路径下的.condarc文件内容改为：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后再重新安装pytorch软件包。

最后通过如下程序测试是否安装成功：

import torch

def print_hi(name):
    # Use a breakpoint in the code line below to debug your script.
    print(f'Hi, {name}')  # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint.
    print(torch.__version__)  # pytorch版本
    print(torch.version.cuda)  # cuda版本
    print(torch.backends.cudnn.version())  # cudnn版本
    print('gpu:', torch.cuda.is_available())  # gpu加速是否可用


# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
    print_hi('PyCharm')

5 添加 Jupyter notebook 内核

Jupyter notebook的内核相当于解释器。Jupyter notebook的主题颜色就不用更改了，因为和改了之后，会有一些运行面板无法显示，用本来的主题比较好。

5.1 添加内核

对于自己已经搭建好的环境，可以用于python文件编译和运行，但是不能用作Jupyter notebook文件的编译，需要通过以下方式在环境中安装相应的包使其能够用作Jupyter notebook的解释器。

首先在Anaconda Prompt终端中进入自己的环境中，然后通过以下命令来安装相应的包：

1	pip install ipykernel

再通过以下命令来对编译内核进行重命名

1	python -m ipykernel install --name all_in_env

all_in_env为我自己的环境名称，可以自定义，尽量和Anaconda中环境的名字保持一致，便于管理。

实际效果如图：

5.2 删除内核

如果想删除内核，打开Jupyter notebook，新建一个终端，如图所示：

然后进入终端，分别输入以下命令：

1 2	jupyter kernelspec list jupyter kernelspec remove myproject03

通过jupyter kernelspec list命令可以查看当前的内核，通过jupyter kernelspec remove myproject03命令可以删除相应的内核，其中myproject03是我之前建立的内核，效果如图：

6 安装matplotlib包

在Anaconda Prompt中分别输入以下代码：

1 2	python -m pip install --upgrade pip python -m pip install matplotlib

7 Python和OpenCV

在Anaconda Prompt中可以通过D:切换到不同的磁盘中，可以通过cd D:Anaconda\Scripts\切换到Scripts文件夹下，也可以通过dir命令来查看该文件夹下相应的文件，也可以通过pip list查看安装了哪些库。

然后在此目录下通过pip install opencv-python==3.4.1.15来安装3.4.1.15这个版本的OpenCV库，这个版本不会涉及到专利，其他最新版本的OpenCV库涉及到专利无法使用，但是现在这个专利已经过期了，所以通过以下命令安装最新版本的opencv库就可以了。

1	pip install opencv-python

通过python直接进入python中：

通过命令import cv2导入opencv库，再通过cv2.__version__来查看cv相应的版本号，如果不需要进行操作通过exit()命令来退出。

进入D:\Anaconda\Scripts目录下，通过以下命令来安装opencv-contrib-python库：

1	pip install opencv-contrib-python==版本号

注意版本号要和opencv-python的版本号一致。如果安装的是最新版本的opencv，可以不用写版本号，直接通过pip install opencv-contrib-python命令即可。

python使用过程中可能会用到其他工具包，其他工具包的使用都是一样的。在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 网站中可以找自己想要的额外的工具包，例如通过pip install "opencv_python‑4.5.5‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl"来安装。