安装完ANACONDA后我们需要做的后续事情

本文详细介绍了在安装Anaconda后如何进行必要的配置和升级,包括升级pip至最新版本和自动检测并更新Anaconda管理器中的所有可升级库。

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好了我们在上一篇文档中,已经详细的说明了如何安装ANACONDA,下面我们还有点后续的事情。

首先升级pip。

这里可以看到pip的版本是10.0.1。不过已经是老版本了,所以我们现在要做的第一件事就是去更新pip使用命令:

python -m pip install --upgrade pip

升级中,这里我们可以看到目标版本是pip-19.0.3

升级成功,如果要是在线升级失败可以到这个网址下载离线包,进行升级!

https://pypi.org/project/pip/#files

自动检测并升级 Anaconda 管理器中的所有可升级的库:conda update --all

很重要!!!

检测中!!!

输出一堆让你去更新,我这里只是截了一部分。

 这个地方点击"y"。

.

开始更新,请静静等待:

如果没有一次性更新完成,请反复执行该命令更新。

 

这样赶快更新吧小伙伴,让我们嗨起来!!!

### 如何在Anaconda安装和配置CUDA Toolkit 当考虑在 Anaconda安装 CUDA Toolkit 时,主要目的是为了确保 TensorFlow-GPU 或其他 GPU 加速库能够正常工作。如果 Windows 系统上已经存在 CUDA Toolkit 安装,并且该路径已被加入到系统的环境变量中,则理论上可以在 Anaconda 环境里直接利用现有的 CUDA 安装而无需重复操作[^2]。 然而,在某些情况下,比如为了避免不同版本间的潜在冲突或是简化依赖管理,可能更倾向于通过 Conda 来单独安装适用于特定项目的 CUDA Toolkit 版本。这可以通过执行 `conda install cudatoolkit` 命令来成,同时需要注意选择与当前系统所使用的 NVIDIA 驱动程序相匹配的 CUDA 版本号以及对应的 cuDNN 库版本[^1]。 #### 使用Conda命令行工具进行安装 对于希望在 Anaconda 下独立设置 CUDA 的用户来说,可以按照如下方式来进行: ```bash # 创建一个新的Python环境(可选),这里命名为myenv conda create --name myenv python=3.8 # 激活创建好的新环境 conda activate myenv # 查看可用的cudatoolkit版本列表 conda search cudatoolkit # 安装指定版本的cudatoolkit,例如10.1版 conda install cudatoolkit=10.1 # 同样地也需要为tensorflow-gpu安装合适的cuDNN版本 conda install cudnn=7.6.5 ``` 上述过程不仅会下载并安装所需的二进制文件至 Anaconda 环境内,还会自动处理好所有必要的依赖关系,从而使得后续使用 TensorFlow-GPU 成为一件更加简单的事情
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