windows系统_anaconda、python的使用

本文介绍在Windows系统中管理多个Python版本的方法,包括如何通过环境变量设置默认版本,以及使用Anaconda创建和激活独立的环境来安装特定版本的软件库,确保不同程序在各自环境中运行而不相互干扰。
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1、当windows系统中存在多个版本的python时,在cmd命令行中输入python,默认打开的是配置在环境变量中的python版本,需要配置哪个版本为默认版本,则配置环境变量。

2、安装anaconda时,会自动安装python,并会创建一个默认环境envs: Base(root),在cmd命令行中输入:conda info --envs ,可以查看所有创建的envs,及其创建路径;在cmd中输入:activate  “路径地址”,即可激活该envs;激活默认的Base环境,输入python,则会调用anaconda默认安装的python版本。

3、anaconda中创建一个环境envs,可以在这个envs中安装程序运行需要的软件库,从而让你的程序在该环境下运行,该envs相当于创建了一个独立的程序运行环境,与外界隔离;这样就可以针对不同的程序要求,创建不同的envs, 安装不同版本的软件库,保障不同程序的运行,并不互相干扰。

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Windows 10系统使用Anaconda托管Python使用TensorFlow,可按以下步骤操作: ### 安装AnacondaAnaconda官方网站(https://www.anaconda.com/products/individual)下载适用于Windows 10的Anaconda安装程序,选择Python 3.x版本。下载完成后,运行安装程序,按照提示完成安装。安装过程中,建议勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项,这样可以方便在命令行中使用Anaconda相关命令。 ### 创建虚拟环境 打开Anaconda Prompt(可以在开始菜单中搜索找到),在命令行中输入以下命令创建一个新的虚拟环境,这里以Python 3.8为例: ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.8 ``` 上述命令创建了一个名为`tensorflow_env`的虚拟环境,使用Python 3.8版本。创建完成后,激活该虚拟环境: ```bash conda activate tensorflow_env ``` ### 安装TensorFlow 在激活的虚拟环境中,安装TensorFlow。如果你的计算机有NVIDIA GPU,并且已经安装了相应的CUDA和cuDNN,可以安装支持GPU的TensorFlow版本: ```bash conda install tensorflow-gpu ``` 如果没有NVIDIA GPU,或者不打算使用GPU加速,可以安装CPU版本的TensorFlow: ```bash conda install tensorflow ``` ### 验证安装 安装完成后,可以通过编写一个简单的Python脚本来验证TensorFlow是否安装成功。在Anaconda Prompt中输入以下命令启动Python解释器: ```bash python ``` 在Python解释器中输入以下代码: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果能够正常输出版本号,说明TensorFlow安装成功。 ### 使用TensorFlow 在虚拟环境中,可以使用任何Python集成开发环境(IDE),如PyCharm、Jupyter Notebook等进行TensorFlow开发。例如,使用Jupyter Notebook,在Anaconda Prompt中输入以下命令启动: ```bash jupyter notebook ``` 在浏览器中打开Jupyter Notebook界面,创建一个新的Python Notebook,就可以开始编写和运行TensorFlow代码了。
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