anaconda使用以及建立python3.7+pytorch1.0虛擬環境以及Jupyter notebook初級使用

查看全部已安裝的軟件包
$ conda list
# packages in environment at S:\Users\jiangshan\Anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0 defaults
alabaster 0.7.12 py37_0 defaults
anaconda 2018.12 py37_0 defaults
........python

查看當前存在哪些虛擬環境
$ conda info -e
# conda environments:
#
base * S:\Users\jiangshan\Anaconda3linux

建立python-pytorch=1.0虛擬
$ conda create -n deeplearning python=3.7 matplotlib cudatoolkit=10.0.130 ninja=1.9.0 pytorch=1.0.1 torchvision=0.2.2
【# 同時安裝必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.7】windows

Jupyter notebook改變默認的工做目錄
查看配置文件位置
jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: C:\Users\jiangshan\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
打開jupyter_notebook_config.py找到以下
## The directory to use for notebooks and kernels.
#c.NotebookApp.notebook_dir = ''這一行修改以下:
windows是雙斜槓(\\),linux是反斜槓(/)
c.NotebookApp.notebook_dir = 'F:\\workspace'ui

# 更新conda版本
conda update conda
# 其中更新命令不單單會更新conda的版本,同時會自動更新相關的包,
# 其實,也能夠使用這個命令來更新Anaconda版本
conda update anacondaspa

# 切換環境
# Linux, OSX:
source activate deeplearning
# Windows:
activate deeplearningyip

# 切換回默認環境(root)
# Linux, OSX:
source deactivate
# Windows:
deactivaterem

# 對虛擬環境中安裝額外的包
# 使用命令conda install -n env_name [package]便可安裝package到env_name中it

# 複製一個和指定環境徹底相同的環境
# 複製環境
conda create --name newname --clone deeplearningio

# 環境也能夠在不一樣機器之間進行復制
# 只要將要複製的環境導出爲*.yml配置文件,
# 再到指定機器上建立時指定配置文件便可
# 導出配置文件
conda env export --name deeplearning > deeplearning.yml
# 根據配置文件導入環境
conda env create -f deeplearning.ymlast

# 更新軟件包
conda update --name deeplearning pkgname=2.1

# 查找可用python版本
conda search --full-name python
# 查找名稱徹底匹配python的軟件包,而不是名稱還有python的軟件包,
# 能夠在建立環境時指定python版本

# 卸載包
# 刪除指定環境中的指定包
conda remove --name deeplearning pkgname
# 卸載環境
# --all參數表示移除環境中的全部軟件包,即刪除整個環境
conda remove --name deeplearning --all

# jupyter notebook添加Anaconda虛擬環境的python kernel
首先向虛擬環境安裝ipykernel
conda install -n deeplearning ipykernel
python -m ipykernel install --user --name deeplearning --display-name "DLPytorch1.0" # 進行配置
# Installed kernelspec deeplearning in C:\Users\jiangshan\AppData\Roaming\jupyter\kernels\deeplearning
# 啓動jupyter notebook,而後在"新建"中就會有DLPytorch1.0這個kernel了
jupyter notebook

指定目錄jupyter notebook dir_path_nanme

相關文章
相關標籤/搜索