Anaconda 新建环境并使用

本文详细介绍了如何在Anaconda中新建一个名为tf_1的Python 3.7环境,以解决TensorFlow 1.x与2.x版本冲突的问题。步骤包括环境创建、激活、删除,以及如何在PyCharm中设置该环境,并安装特定版本的tensorflow。
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新建环境

在任务复现的过程中要用到 tensorflow 1.x 的cpu版本,这与之前用到的 tensorflow 2.x 冲突,所以新建了一个环境进行相关配置。

打开Anaconda Prompt

新建一个名字为 tf_1 ,python 为3.7版本的环境:

conda create -n tf_1 python=3.7

出现下图信息后输入y:
在这里插入图片描述
查看 Anaconda 所有环境:

conda env list

在这里插入图片描述
可以看到新建的环境在安装Anaconda的envs目录下。
如果环境建错要删掉,比如要删掉上面的 tf_1 环境:

conda remove -n tf_1 --all

如果要激活这个环境:

conda activate tf_1

如果要退出这个环境:

conda deactivate

使用环境

新建一个文件夹来存放使用 tf_1 环境的工程。我给这个文件夹命名为 tf_1。

打开PyCharm

进入到新建的这个文件夹(已经放好了要复现的工程)。任务栏里 File 选 Settings:
在这里插入图片描述
配置好红框里的环境,选择刚建好的Anconda3\envs\下的 tf_1 环境。

Anaconda Prompt

对于工程里还缺少的库,打开Anaconda Prompt,激活环境 tf_1(见上),然后 “pip install 库” 即可。
我的复现任务需要安装 tensorflow 1.10.0 以上的版本,同时考虑到我使用的 python 版本是3.7,最终选用了 tensorflow 1.15.0(tensorflow1.15 及之前的版本区分CPU和GPU,之后不再区分了):

pip install tensorflow==1.15.0

tensorflow 版本的选择可以参考博文:
链接: tensorflow 版本选择

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 创建 Anaconda 虚拟环境 #### 使用命令提示符创建虚拟环境 为了确保一切正常工作,在开始之前应先验证 Python 和 Conda 的环境变量配置情况。这可以通过在命令提示符窗口中分别输入 `python` 和 `conda --version` 来完成,当显示相应的版本号时,则说明设置无误[^1]。 对于已存在的 Python 环境列表查询,可以使用 `conda env list` 命令来获取当前系统中存在的所有环境概览。要新建一个特定版本的 Python 环境(例如 Python 3.8),则执行如下指令: ```bash conda create -n my_python_env python=3.8 ``` 上述操作完成后,通过确认是否需要继续安装的要求后,新环境即被建立完毕。之后可通过 `activate my_python_env` 或者基于不同操作系统对应的变体命令激活该环境;同样地,利用 `deactivate` 可以退出当前活动中的自定义环境。 #### 图形化界面下的创建过程 除了命令行方式外,Anaconda 还提供了图形化的解决方案——Anaconda Navigator。启动此应用程序后,导航到 Environments 页面,随后点击 Create 按钮,指定目标环境的名字以及所期望使用Python 版本,最后再次按下 Create 完成整个流程[^3]。 #### 添加国内镜像源优化下载速度 考虑到网络条件的影响,建议预先为 Anaconda 设置好国内可用的软件仓库地址,以此提高后续依赖项加载的速度和成功率。具体做法是在创建前调整配置文件或临时修改通道选项[^4]。 #### 删除不再需要的环境 一旦某个环境完成了它的使命或者变得冗余,可借助于以下命令将其彻底移除: ```bash conda remove -n my_python_env --all ``` 这条语句将会清理掉名为 `my_python_env` 的全部组件及其关联的数据。
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