Anaconda安裝與經常使用命令及方法（深度學習入門1）

Anaconda是一個軟件發行版，它附帶了 conda、Python 和 150 多個科學包及其依賴項。

1. 安裝Anaconda

   Anaconda分爲Linux、Windows、Mac等版本，去 https://www.continuum.io/downloads下載對應的Anaconda包，而後：

   1. Ubuntu執行：

      運行：bash Anaconda-2.2.0-linux-x86_64.sh（對應版本）

      回車後，是許可文件，接收許可，anaconda將安裝在~/anaconda下：

      最後會詢問是否把anaconda的bin添加到用戶的環境變量中。

      運行：conda upgrade –all（更新）

   2. Windows安裝：
   3. IOS安裝：

       

    

2. 管理包命令：

   （1）安裝包：conda install package_name；例如，要安裝 numpy，請鍵入 conda install numpy

   （2）安裝多個包：conda install package_name1 package_name2 package_name3；例如，要安裝 numpy、scipy、pandas，請鍵入 conda install numpy scipy pandas

   conda 還會自動爲你安裝依賴項。例如，scipy 依賴於 numpy，由於它使用並須要 numpy。若是你只安裝 scipy (conda install scipy)，則 conda 還會安裝 numpy（若是還沒有安裝的話）。

   （3）卸載包： conda remove package_name

   （4）更新環境中的全部包：conda update –all

   （5）若是不知道要找的包的確切名稱，能夠嘗試使用 conda search search_term 進行搜索，例如：我知道我想安裝 Beautiful Soup，但我不清楚確切的包名稱。所以，我嘗試執行 conda search beautifulsoup。

   （6）將用到的包列表導出到文件：pip freeze > requirements.txt

    

3. 環境管理

   （1）建立環境：conda create -n env_name list of packages；在這裏，-n env_name 設置環境的名稱（-n 是指名稱），而 list of packages 是要安裝在環境中的包的列表。例如，要建立名爲 my_env 的環境並在其中安裝 numpy，請鍵入 conda create -n my_env numpy。

   conda 建立環境以隔離項目。要建立環境，請在終端中使用 。

   （2）建立環境時，能夠指定Python 版本：conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2； 要安裝特定版本（例如 Python 3.3），請使用 conda create -n py python=3.3。

   （3）進入環境（OSX/Linux ）： source activate my_env；（Windows）：activate my_env；進入環境後顯示：(my_env) ~ $

   （4）檢查環境中安裝的包：(my_env) ~ $ conda list

   （5）在環境中安裝包：(my_env) ~ $conda install package_name；在環境中安裝的包僅在環境中才有用。

   （6）退出環境：（OSX/Linux ）： source deactivate；（Windows）：deactivate；

   （7）保存環境：conda env export > environment.yaml；將包保存爲 YAML，conda env export 用於輸出環境中的全部包的名稱（包括 Python 版本）。 > environment.yaml 將導出的文本寫入到 YAML 文件 environment.yaml 中。

   保存環境是爲了共享這個環境，爲了能讓其餘人安裝你的代碼中使用的全部包，並確保這些包的版本正確。

   （8）經過環境文件（environment.yaml ）建立環境： conda env create -f environment.yaml。這會建立一個新環境，並且它具備一樣的在environment.yaml 中列出的庫。

   （9）列出環境： conda env list；列出環境中用到的包。

   （10）刪除環境：conda env remove -n env_name