Win10 + Anaconda + Python + Jupyter notebook + Pip + TensorFlow + PyCharm

本文介绍了在Windows 10系统中如何使用Anaconda搭建Python开发环境,包括Anaconda的安装、源更换、创建虚拟环境(指定Python版本)、Jupyter Notebook的默认文件夹修改以及TensorFlow2.0的安装步骤。详细讲解了每个环节的关键操作,如conda配置文件的修改和虚拟环境的管理。

环境:Win10

 

1. Anaconda的安装及换源

1.1. 下载地址:

  1. 官网
  2. 清华镜像

1.2 Anaconda换源

原因:若不换源,生成虚拟环境时,从国外网站下载文件,速度慢。

生成和修改.condarc配置文件:

在Anaconda prompt中输入命令,此时,目录 C:\Users<你的用户名> 下就会生成配置文件.condarc

conda config

.condarc配置文件位置:C:\Users\xxx\.condarc

内容如下:

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

删除第三行:

  - defaults

加入阿里和交大等国内镜像(清华镜像的速度最近有点不行)

ssl_verify: true
channels:
  - https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - 
### 如何在Anaconda环境中使用PythonPyCharm编辑器搭建TensorFlow和Keras深度学习平台 #### 创建Anaconda环境 为了确保不同项目的依赖项不会相互冲突,建议为每个项目创建独立的Conda环境。可以按照如下命令来创建一个新的环境: ```bash conda create --name dl_env python=3.7 ``` 激活新创建的环境以便后续操作: ```bash conda activate dl_env ``` #### 安装必要的库 一旦环境被激活,在该环境下安装所需的机器学习框架和其他辅助工具。 对于TensorFlow而言,可以通过pip或者conda来进行安装。考虑到兼容性和速度优化,推荐采用官方渠道进行安装: ```bash pip install tensorflow ``` 同样地,对于Keras来说,通常不需要单独安装它作为顶层API的一部分已经被包含于TensorFlow之中;但如果确实需要特定版本,则可以直接通过pip安装指定版本号: ```bash pip install keras==2.x.x # 替换"x"为目标版本号 ``` #### PyCharm配置 完成上述步骤之后,打开PyCharm并进入`文件 -> 设置 (Settings)`菜单下的`项目(Project):<your_project_name>`部分找到`Python解释器(Python Interpreter)`选项卡。点击右侧齿轮图标选择`Add...`, 接着挑选`Existing environment` 并浏览至之前创建好的Conda环境路径下对应的Python.exe位置即可[^4]。 此时应该能看到所选中的解释器已经包含了先前安装过的包列表。如果有任何缺失或额外需求也可以在此界面内直接管理这些第三方模块。 #### Jupyter Notebook集成(可选) 如果希望利用Jupyter Notebook开展交互式的编程体验,可以在同一环境中继续执行以下命令以获取支持: ```bash conda install jupyter notebook ipykernel python -m ipykernel install --name=dl_env --display-name "Python (dl_env)" ``` 这一步骤会使得新建Kernel能够识别到当前工作区内的全部资源,并允许用户随时切换不同的计算引擎实例。
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