anaconda安装包

最新推荐文章于 2025-06-28 10:12:52 发布
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分类专栏： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/laok_/article/details/80874439
本文介绍了如何通过Anaconda Prompt安装TensorFlow。首先利用anaconda search命令查找可用的TensorFlow包及其版本，然后通过anaconda show命令获取详细信息并安装。确保选择与您的操作系统兼容的版本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

打开anaconda Prompt输入命令

anaconda search -t conda tensorflow  //tensorflow是要安装的文件包

输入上面的命令的时候，会提示出来来要安装的文件，以及文件对应的版本，类型以及使用平台。

根据自己的电脑选择需要安装的名字，进行搜索

anaconda show lwalkling/tensorflow-gpu //lwalkling/tensorflow-gpu是我们要安装的包的名字

在输入上面的命令之后会显示出来我们要执行安装命令，To install this package with conda run: 选择这个提示下面的安装命令进行安装。这样就能完成我们的安装了。

Anaconda (conda) 安装包
乐享代码中
02-04 1382
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weixin_39817391的博客
11-27 925
conda和pip简介condaconda是包及其依赖项和环境的管理工具。适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。适用平台：Windows, macOS, Linux用途：快速安装、运行和升级包及其依赖项。在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不...
Anaconda3-4.4.0安装包
07-13
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包所以文件比较大。
Anaconda打包的默认路径 | conda环境打包 | conda-pack
最新发布
wsdfgjh的博客
06-28 356
本文介绍了使用conda-pack工具打包Python虚拟环境的方法。首先需要安装conda-pack工具，然后通过命令行将指定环境打包为.tar.gz文件。文章详细说明了三种打包方式：默认打包、指定输出文件名打包，以及打包特定路径的环境。针对用户可能遇到的打包文件路径问题，作者通过示例展示了默认打包文件会生成在当前命令行目录下，并给出了查找文件的建议。最后提到导出环境后的使用方法可参考其他教程。
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10-17
官网原装 Anaconda3 4.0 Windows 64位 exe安装包 双击运行即可
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06-19
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conda-master，Anaconda安装包
11-09
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anaconda 安装包
weixin_30376453的博客
09-03 136
很多包在anaconda navigator里搜不到 如果为了在host编译opencv而在bashrc和profile里屏蔽了anaconda的路径，则 使用$HOME/anaconda3/bin/conda 但在官网还是能搜到的： conda install -c conda-forge rasterio 比如ad Fast, transparent f...
python anaconda 安装包
Tanya_girl的博客
12-09 981
在cmd中运行如下命令就安装好了sklearn  conda install scikit-learn
Anaconda 批量安装包
禅：戒定慧
11-28 1504
最近重新安装Anaconda，之前没有备份，现在需要批量安装，使用bat。需要多少就需要添加多少就好了，而且只安装到base的环境下，
anaconda新安装包
Liytech的博客
04-07 743
按照自己的习惯，可以创建一个新环境，进行安装 创建新环境（从Anaconda Prompt里面创建） 1.打开anaconda prompt 2.输入命令创建新的环境（condacreate -n 环境名 python=3.9） 3.激活环境（activate 环境名） 安装包 激活环境后，输入指令（pip install 包名） 退出环境（deactivate 环境名） ...
Python｜Anaconda安装
weixin_45926547的博客
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介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。 Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。 Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安
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ch_musk的博客
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1.下载anaconda安装包，官网下载，进入这个页面在windows下面选择相应版本，要跟自己电脑上的python版本匹配，我的是 python 3.7 64位提取码：hoqj 2.下载成功后双击打开 3. ...
pycharm+anaconda安装包
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Anaconda安装包下载 链接：Anaconda windows64位安装包链接 提取码：lyq6 Anaconda安装步骤 以管理员身份打开安装程序 点击Next 点击 I Agree 选择用户使用权限，这里没有特殊要求，所以我选择了all Users，然后选择next 选择安装目录，点击next 此步骤什么都不选择，点击Install 安装成功 点击next 验证是否安装成功 点击打开下图圈红的文件 输入conda验证，出现下图表示成功 ...
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Anaconda的下载和安装
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2301_79756105的博客
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推荐使用清华镜像源（官网：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/），也可以换成阿里或豆瓣的等。推荐打开方式为，在合适的盘中创建文件夹，直接点开文件夹上路径处输入“cmd”进入命令行，输入“jupyter notebook”命令打开。打开“控制面板”（例如，可以使用Win + R组合键打开Run界面，输入“control”即可打开）→搜索“环境变量”，找到“系统”→“编辑环境变量”如果显示找不到命令，则需检查系统环境变量配置名称是否输入有误。
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- 资源下载地址 下载速度很快的网站 Anaconda 平台 – 清华大学开源软件镜像台 - 安装注意事项（以Anaconda3 5.2.0为例） 双击安装包安装 E:\anaconda3 4.
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04-02
### 下载 Anaconda 安装包 为了下载 Anaconda 的安装包，可以访问官方推荐的镜像站点或者官方网站。根据提供的参考资料[^2]，清华大学开源软件镜像站提供了 Anaconda 不同版本的下载链接。以下是具体操作说明： #### 镜像站点下载地址 可以通过以下 URL 访问清华 TUNA 镜像站点并找到最新的 Anaconda 版本： ```plaintext https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ ``` 在这个页面上，可以根据操作系统选择对应的安装文件。例如，针对 macOS 用户可以选择 `Anaconda3-2024.06-1-MacOSX-x86_64.pkg` 文件进行下载。 #### 官方网站下载 如果希望从官方渠道获取安装包，可以直接访问 Anaconda 官网： ```plaintext https://www.anaconda.com/products/distribution ``` 在此页面中，点击对应平台的操作系统按钮即可自动检测适合的安装包并提供下载选项。 #### 可选步骤：验证安装包完整性 根据引用资料[^1]，建议在完成下载之后验证安装程序的完整性。这一步骤有助于确认文件未被篡改或损坏。通常情况下，可通过校验 SHA-256 值实现此目的。具体的校验工具和方法取决于使用的操作系统环境。 --- ### 更新 Conda 和解决常见问题 当成功安装 Anaconda 后，在首次运行前可能遇到一些配置上的挑战。依据参考资料[^4]中的描述，某些错误可能是由于长期未更新 conda 或其关联组件引起的。因此，推荐按照如下命令序列保持系统的最新状态： ```bash # 查看当前 conda 版本号 conda -V # 将 conda 升级至最新版 conda update -n base conda # 再次核对升级后的 conda 是否达到预期目标 conda -V # 对整个环境中所有的库进行全面更新 conda update --all ``` 通过上述流程能够有效减少因过期依赖引发的功能异常现象发生几率。 --- ### 使用场景概述 作为一款集成开发环境 (IDE)，Anaconda 提供了一个完整的 Python 生态支持体系结构，内置了超过 180 种科学计算所需的常用模块及其必要依赖关系管理功能[^3]。它非常适合于数据科学家、机器学习工程师以及其他需要频繁处理复杂数值运算任务的技术人员群体使用。 ---
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