Anaconda安装-超详细版(2023)

慈云数据 6个月前 (05-14) 技术支持 36 0

Anaconda安装 - 超详细版(2023)

    • 前言:
    • 彻底卸载python
    • Anaconda下载地址
    • 安装详细步骤
    • 配置环境变量
    • 检验安装是否成功
    • 更改conda源(后续安装第三方库可以加快速度)
    • 超详细彻底卸载Anaconda教程
    • Tensorflow-gpu 安装

      前言:

      在学习机器学习时,一般都会使用Anaconda。

      Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很多好的工具整合在一起,极大地简化了使用者的工作流程,并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。

      有小伙伴纠结先安装python还是安装anaconda,这边的建议是装anaconda,就不需要单独装python了,因为anaconda自带python,且安装了anaconda之后,默认python版本是anaconda自带的python版本。

      Anaconda的安装分两种情况:

      情况一:电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉(装Anaconda时先卸python)

      情况二: 电脑目前装了python,但想保留它 (比较复杂,请参考网上其他教程 !)

      彻底卸载python

      首先利用 电脑管家自带的卸载工具 将python卸载,并且手动删除安装目录中的文件(这部分十分简单就不详细介绍了),接下来删除环境变量:

      第一步: 计算机(右键)→属性→高级系统设置→(点击)环境变量

      在这里插入图片描述

      第二步: 查看用户自己设置的环境变量,也就是上面那一栏,找到path,双击path后面的值,进入查看自己设置过的环境变量

      在这里插入图片描述

      第三步:将安装python的变量全部删除,如图中两个值,都选中,然后点击删除,再确定 (如果卸载完python的时候环境变量自动删掉了就不用管!)

      在这里插入图片描述

      注:在退出时,不要忘记外面还有几个确认按钮,也需要点击,不要直接叉掉,否则并没有保存设置。

      在这里插入图片描述

      ok,到此处就彻底将python卸载完整啦!

      Anaconda下载地址

      • 注:在Anaconda安装的过程中,比较容易出错的环节是环境变量的配置,所以大家在配置环境变量的时候,要细心一些。

        方法一: 登录Anaconda官网。

        在这里插入图片描述

        • 进去是这样的,直接点击"Download"即可。(必须要是Windows环境且是64位)

          方法二: 官网下载太慢了,推荐下载地址:** 点击这里到清华镜像站下载

          在这里插入图片描述

          安装详细步骤

          1. 双击下载好的安装包

          在这里插入图片描述

          1. 点击 Next

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          1. 点击 I Agree

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          1. 选择 All Users

          在这里插入图片描述

          1. 选择安装路经,这里一定要选择除了C盘的盘哇!!

          在这里插入图片描述

          1. 只选择第二项,第二项是说要默认使用python的版本,后期手动添加环境变量,

          在这里插入图片描述

          1. 点击Install,安装需要等待一会儿。

          在这里插入图片描述

          1. 点击Next:

          在这里插入图片描述

          1. 对于两个“learn”,都取消打勾,不用打开去看了,耽误时间。

          在这里插入图片描述

          1. 然后就等待它安装好,安装好后我们需要手动配置环境变量。

          配置环境变量

          计算机(右键)→属性→高级系统设置→(点击)环境变量

          在这里插入图片描述

          在下面系统变量里,找到并点击Path

          在这里插入图片描述

          在编辑环境变量里,点击新建

          在这里插入图片描述

          输入下面的五个环境变量。(这里不是完全一样的!你需要将以下五条环境变量中涉及的到的"D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3"都修改为你的Anaconda的安装路径

          D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3
          D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Scripts
          D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\bin
          D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
          D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\usr\bin
          

          简要说明五条路径的用途:这五个环境变量中,1是Python需要,2是conda自带脚本,3是jupyter notebook动态库, 4是使用C with python的时候

          在这里插入图片描述

          新建完成后点击确定!

          检验安装是否成功

          同时按 win + r ,输入cmd,在弹出的命令行查看anaconda版本,输入 :

          conda --version
          

          在这里插入图片描述

          输入:

          python
          

          在这里插入图片描述

          若出现版本号,即代表配置成功!

          在电脑屏幕左下角的Windows徽标键这里,选择点击绿色圈圈Anaconda Navifator将其打开

          在这里插入图片描述

          出现此界面即为安装成功:

          在这里插入图片描述

          到这里,基本的安装和设置就好啦!

          更改conda源(后续安装第三方库可以加快速度)

          使用

          conda install 包名
          

          安装需要的Python包非常方便,但是官方服务器在国外,下载龟速,国内清华大学提供了Anaconda的镜像仓库,我们把源改为 清华大学镜像源

          在Anaconda prompt中操作:

          在这里插入图片描述

          在命令行输入以下命令,即可

          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
           
          //设置搜索时显示通道地址
          conda config --set show_channel_urls yes
          

          在这里插入图片描述

          查看是否修改好通道:

          conda config --show channels
          

          在这里插入图片描述

          恢复默认源

          conda config --remove-key channels
          

          删除旧镜像源

          conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
          

          添加新镜像源

          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
          

          超详细彻底卸载Anaconda教程

          彻底卸载Anaconda教程,转载!

          Tensorflow-gpu 安装

          如果要做深度学习,可能要安装tensorflow、pytorch 等,有需要安装tensorflow-gpu的小伙伴,可以参考我另一篇博客:

          Tensorflow-gpu保姆级安装教程

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