anaconda3的安装包,anaconda3安装详细教程linux
Anaconda3最新安装配置使用教程(详细过程)1。Anaconda下载方式1:官网下载方式2:清华图片下载(推荐)2。蟒蛇装置3。Anaconda配置3.1配置环境变量3.2配置国产图片来源4。蟒蛇使用5。康达博主常用命令热门文章推荐：
Anaconda是一个开源的Python发行版，它包含了超过180个科学包，比如conda和Python及其依赖项。
Anaconda Jupyter基本上是机器学习/数据分析等大多数开发者的标准开发环境。
言归正传：
1.Anaconda下载方式一：官网下载地址入口：
首页：https://www.anaconda.com/官网下载页面：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads可以直接选择相应的安装程序
方法二：清华镜像下载(推荐)在官网下载速度慢，容易坏。建议使用以下清华镜像下载方法：
下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/打开后，可以通过日期排序找到最新版本下载。
这里分别测量了通过官网和图片的下载速度，测出来的图片大概是快两倍，当然这要看不同的网络环境。
2.安装并下载Anaconda之后，它就像普通的软件安装一样，
下面以Windows版本为例：
选择用户
您可以检查寄存器，而不是添加系统路径。建议安装后手动配置SysPath，避免因配置导致后期使用出现问题。
等等，下一步
您不需要选择最后两项。单击“完成”完成安装。
安装后可以看到，除了Anaconda，Jupyter，Spyder等。也是默认带来的。
3.Anaconda配置3.1配置环境变量打开计算机高级系统配置：
开放系统环境变量
找到路径，然后点击编辑或直接双击
添加安装目录和相应的yydxg目录，如下所示，以完成配置。
之后，您可以简单地通过cmd输入conda命令来检查安装配置是否成功：
同时可以看到python的版本已经是带conda的版本了：
3.2配置国产镜源。在cmd中继续，通过输入以下命令将其配置为清华源：
康达配置-添加频道https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda配置-添加频道https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/康达配置-添加频道https://mirrors . tuna . Tsinghua . edu . cn/anaconda/cloud/conda-forge/
4.使用Anaconda打开Anaconda Navigator:
开始慢一点。
或者打开提示符命令行，使用conda cmd。
导航器启动完成
如果已经安装了，可以直接点击启动，比如点击Jupyter:
接下来，单击左栏中的Environment，为开发创建一个新的虚拟环境。
(虚拟环境可以理解为只是系统的一个文件夹，你可以在里面安装任意的包作为你的开发目录，而且它和其他Python包是隔离的，互不影响，这也是conda的精髓)
如果使用conda cmd与图形页面相同，则使用cmd意味着使用conda create。
conda create-n object detection python=3
如果创建过程中报告HTTP网络错误，可能是通道有缺省，去掉就好；否则默认镜像源的访问速度太慢，导致超时，更新下载失败。
在用户根目录(C:\Users\ username)中，找到。condarc文件(本地conda的用户配置文件)，只需打开并删除其中的默认配置行。
如果不行，可以试试把清华镜像源的https改成http。
最终创建：
右键单击要在此环境中开发的env的终端：
5.康达常用命令cmd详情请参考官网Doc:
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html
Conda - version #检查Conda版本并验证是否已安装。
Conda更新conda #更新到最新版本，其他相关包也会更新。
Condupdate-all #更新所有软件包
condopdate package _ name #更新指定的包
create-n环境名称软件包名称#创建一个名为环境名称的新环境，并在此环境中安装一个名为软件包名称的软件包。可以指定新环境的版本号，例如：conda create-n python 2 python=python 2.7 numpy。
熊猫，创建了python2环境，python2版，还安装了numpy熊猫包。
激活环境名称#切换到环境名称环境。
源停用#退出环境
显示所有创建的环境。
创建名称新环境名称克隆旧环境名称#将旧环境名称拷贝为新环境名称
一个remove-name env _ nameall # delete环境
查看所有已安装的软件包
condinstall package _ name #在当前环境中安装软件包。
con install-name env _ name package _ name #在指定的环境中安装软件包。
removename env _ name package #删除指定环境中的软件包。
Conda remove package #删除当前环境中的包。
conda create -n张量流_环境张量流
cond activate tensorflow _ env # conda安装tensor flow的CPU版本
a create-n tensorflow _ GPU env tensor flow-GPU conda activate tensor flow _ GPU env # conda安装tensor flow的GPU版本。
博主推荐热门文章：一篇读懂系列：
一读无线充电技术(附方案选择及原理分析)一读：Android/iOS手机如何通过音频接口(耳机接口)与外设通信一读：Android手机如何通过USB接口与外设通信(附原理分析及方案选择)LoRa Mesh系列：
LoRa学习：LoRa学习的关键参数(扩频因子、编码速率、带宽)的设置与解读：信道占用检测(CAD)原理LoRa/FSK无线频谱波形分析(频谱分析仪测试LoRa/FSK带宽、功率、频率误差等。)网络安全系列：
ATECC508A芯片开发笔记(1):我第一次见到SHA/HMAC/AES-CBC/CTR算法的性能和RAM消耗测试结果。常用加密/签名/哈希算法(多平台AES/DES、DH、ECDSA、RSA等)的性能比较。)AES加密和解密效率测试(纯软件AES 128/256)——采用嵌入式Cortex-M0和M3平台
嵌入式学习中良好的动手项目和项目安排(有代码资料、学习视频和嵌入式学习规划)IAR调试技巧总结：Linux内核编译配置(Menuconfig)如数据断点、CallStack、设置堆栈、检查堆栈使用情况和堆栈深度、内存、设置Next语句等。制作文件系统的详细步骤：调用Android底层的C代码(JNI实现)。第一步：开机启动，安装中文字体，虚拟键盘，打开SSH等Android/Linux设备。有线和无线双网共存(内部和外部网络)嵌入式开发系列：
AI:机器学习必须知道的几个术语：标签、特征、模型……AI:卷积神经网络CNN已解决过拟合方法AI:什么是机器学习的数据清洗AI:机器学习的模型是如何训练的？(通过试错学习)数据可视化：TensorboardX安装和使用(安装测试案例演示)
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。