Anaconda与Pycharm环境配置「建议收藏」

Anaconda与Pycharm环境配置「建议收藏」一、环境配置1、首先看一下Anaconda简介,不需要操作。Anaconda介绍、安装及使用教程-知乎然后直接百度搜索Pycharm和Anaconda(可能要翻墙)进入官网下载,其中Pycharm下载专业版。简单介绍Anaconda的使用:安装完后进入AnacondaPrompt,会进入命令行界面下一步输入condainfo-e可以查看已经配置好的环境接下来正式进入配置环境的环节可以参考:9步教你安装完成tensorflow与pytorch..

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一、环境配置

1、首先看一下Anaconda 简介,不需要操作。Anaconda介绍、安装及使用教程 – 知乎

然后直接百度搜索 Pycharm和Anaconda(可能要翻墙)进入官网下载,其中Pycharm下载专业版。

简单介绍Anaconda的使用:

安装完后进入 Anaconda Prompt,会进入命令行界面

Anaconda与Pycharm环境配置「建议收藏」

 Anaconda与Pycharm环境配置「建议收藏」

下一步输入 conda info -e 可以查看已经配置好的环境

Anaconda与Pycharm环境配置「建议收藏」

接下来正式进入配置环境的环节

可以参考 :9步教你安装完成tensorflow与pytorch

(1)⾸先进⾏镜像源的配置,因为咱们⼤部分⼩伙伴在国内,但是tensorflow和pytorch却在国外,为了防⽌下载的时候出现⽹络问题,所以需要配置⼀下。

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 yesconda 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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

大家可以复制以上任何一条命令到命令行里,回车即可

(2)使⽤命令⾏conda create -n tensorflow,其中 tensorflow是环境名,⼤家可以随意定义

创建完成后,可以根据提⽰使⽤ conda activate 环境名 进⾏环境的激活

(3)使⽤conda list命令查看环境下安装了哪些包,因为此时大家什么也没有安装,所以为空

 同理安装Pytorch

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 接下来进入pytroch官⽹:https://pytorch.org/get-started/locally/

复制命令⾏进⾏安装

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按照⾃⼰电脑的配置,实事求是的进⾏选择,如果选择错了,轻则安装报错,重则安装报错后卸载不⼲净。但是这⾥不要将最后的 -c pytorch 加上,否则下载的时候是默认从官⽹下载,速度贼慢,去掉的话就是从配置的清华源进⾏下载

所以安装命令是 conda install pytorch torchvision cpuonly

对于tensorflow与pytorch的安装还有另外一种方法:

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进入anaconda的图形管理界面

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左上角选择对应的环境,可以进行对应环境下包的下载 

若要创建环境,选择左侧Environments -> creat,还可以选择Python的版本

Anaconda与Pycharm环境配置「建议收藏」

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创建完环境,就可以按上图操作在Not Installed下载对应的包了 

接下来就可以通过该图形界面进入Jupter编译环境,也可以通过命令行: jupyter-notebook

除此,还建议大家安装Pycharm     Anaconda与Pycahrm的”联姻”

 依次点击 File -> setting ->Project Interpreter 

 先点击右侧下三角,选择 Show ALL,然后点击右侧 +,依次按下图操作,就可以找到对应的环境了。

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至此,环境的配置就结束了。

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