VirtualBox、VMWare Workstation作为开发环境的一些比较

VirtualBox:在Guest OS为windows 2003/xp系列时,小文件存储速度要优于VMWare,感觉和Hyper-V相当。大文件,小文件快速存取速度不理想。Guest OS为Linux时,支持不到位。多显示器支持需要硬件支持。用作Windows平台的虚拟开发平台(比较适合)

VMWare(Workstation):无缝拖拽以及对Linux的支持是VirtualBox和Hyper-V无法比的。我尝试过用Windows XP作为Guest OS玩游戏,还可以。大文件读写和小文件存取性能差距不大。多显示器支持优势明显。用作Linux虚拟开发环境(比较适合)用作Windows开发环境虚拟化(适中)

对于virtualbox虚拟机,他利用较多的CPU资源,获得更好的磁盘存取性能;而vmware对cpu的占用少很多;Linux 系统比Windows系统更加适合架设虚拟机,虚拟化性能发挥更加出色。
从以上测试数据可以看出,virtual box 虚拟机的存取时间明显快于vmware 的存取时间,但突发传输速率不如vmware,cpu 时间占用上virtualbox 高于vmware近10倍,两种虚拟机平均传输数据相当;另外一个非常值得注意的是:不管vmware还是 virtualbox,他们在linux系统中的各项性能表现完全优于他们在windows系统中的表现。
### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 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/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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