Windows安装Anaconda+Pycharm+机器学习基础环境(pandas、opencv、matplotlib、pytorch、tensorflow、scikit-learn.....)!!!

本文详述了如何在Windows系统中安装Anaconda、创建环境,并通过Anaconda安装numpy、pandas、opencv、matplotlib、pytorch、tensorflow等库,最后配置PyCharm连接Anaconda环境,完成机器学习的基础环境搭建。

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### 安装常用机器学习库的方法 为了在Python环境安装`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`scikit-learn`、`TensorFlow`以及`PyTorch`这些常用的机器学习库,推荐使用Anaconda作为管理工具。Anaconda不仅简化了包管理部署过程,还提供了Jupyter Notebook等开发环境。 #### 使用Conda命令行工具安装 通过Anaconda自带的Conda包管理系统来安装上述库是一个高效的选择。打开终端或命令提示符窗口,依次执行如下命令: ```bash conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge ``` 这条命令会自动处理依赖关系并下载所需的版本[^2]。 #### 利用pip进行额外软件包的安装 对于某些特定场景下可能需要单独安装其他组件时,则可以借助于`pip`这个官方默认的Python包索引服务来进行操作。例如,在已经激活相应虚拟环境下运行下面语句即可完成单个模块的追加安装: ```bash pip install package_name --upgrade ``` 这里需要注意的是,当同时存在全局解释器其他隔离的工作区(比如venv创建出来的)的时候,应该确保是在目标位置内调用了正确的pip实例[^3]。 #### 创建独立的虚拟环境 为了避免不同项目之间的冲突,建议为每个新项目建立一个新的虚拟环境。这可以通过以下方式实现: ```bash conda create --name myenv python=3.9 conda activate myenv ``` 之后再按照前述方法添加所需的各种库文件到此专属空间里去。
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