Anaconda 安装使用教程

本文详细介绍如何下载安装Anaconda并进行环境配置,包括创建不同版本的Python环境、修改镜像源加速包下载、基本的包管理和运行Python程序的方法。
部署运行你感兴趣的模型镜像

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/79677557

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1.下载安装Anaconda

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Anaconda 官网 https://www.anaconda.com/download/, Anaconda是python的发行版,包括python,很多常见的软件库和一个包管理器conda。所以电脑上不装python的编译器也是可以的。安装完以后会有一个 Anaconda Prompt
在这里插入图片描述
直接点进去就可以输入命令行了,输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。如果使用图形界面,点击Anaconda Navigator在这里插入图片描述
点击三角号就可以进入命令行界面了。

2.环境的搭建及包的安装

Anconda可以根据我们的需要建立不同的环境。
以创建python2.7的环境为例,这里将环境取名为python27。可以先创建新的环境,之后再根据需求安装包。也可以在创建新环境的同时安装必要的包。

#只创建新环境
conda create -n python27 python=2.7
#创建环境的同时安装必要的包
conda create-n python27 numy matplotlib python=2.7

对于图形化界面,在Environments栏里面先点击Create会出现一个设置框,填上你的新环境名称,选择你想搭建的环境即可。
在这里插入图片描述
可选择上述两种方式的任意一种创建环境。

(1)修改镜像地址
由于访问的是国外网络所以下载安装包时速度很慢,所以我们把镜像更换到国内镜像,这里我更换的是清华的镜像。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel/-urls yes

(2)进入环境

conda activate python27

进入之后可以在终端你提示符中看到环境名称。
在这里插入图片描述
(3)退出环境
使用activate root切回root环境

(4)包管理
以numpy为例,安装包conda install numpy,更新包conda update matplotlib,查询已安装包conda list,卸载包conda remove numpy

3.运行程序

先进入到要运行程序的路径,再python 文件名.py
如:想要运行在桌面上名叫Camera的程序
在这里插入图片描述

附加:Anaconda安装OpenCV2

conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/u012005313/article/details/52985203

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### Anaconda安装使用教程 #### 下载 Anaconda 安装包 为了获取 Anaconda 安装文件,访问官方网站 https://repo.anaconda.com 并选择 “View All Installers”,这将引导至页面展示不同操作系统对应的版本供下载[^3]。 #### 执行安装过程 对于 Windows 用户而言,在启动安装程序之后会提示一系列选项设定。建议接受默认设置除非有特殊需求调整路径或环境变量配置。完成向导指引的操作即可成功部署 Anaconda 到本地计算机上[^2]。 #### 验证安装成果 打开命令提示符(Command Prompt),输入 `conda --version` 来确认 Conda 是否正常工作以及查看其当前版本号;同样地,通过执行 `python --version` 可验证 Python 解释器是否被正确关联到系统环境中[^1]。 #### 使用 Conda 进行包管理 Conda 提供了一个强大的依赖管理和虚拟环境创建工具集。例如要安装 PyTorch 库及其相关依赖项,可以运行如下指令: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 这条语句指定了特定 CUDA 版本并从官方渠道 `-c pytorch` 获取所需组件来构建完整的深度学习开发平台。 #### 创建和激活虚拟环境 利用 conda 命令能够轻松建立隔离的工作空间以避免项目间可能存在的冲突问题。下面是一个简单的例子用于新建名为 myenv 的新环境,并指定 python 3.9作为基础解释器: ```bash conda create --name myenv python=3.9 ``` 随后可通过 `conda activate myenv` 启动该环境以便后续操作均在此上下文中展开。
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