Anaconda安装和环境配置教程（深度学习准备）

1.下载选择

2.prompt配置

3.虚拟环境配置

4.检查是不是安装成功

5.安装jupter

6.关闭anaconda重新进入

7.总结

1.下载选择

我第一次使用的这个官网上面的邮箱的方式下载的，但是这个方式真的特别慢，于是用了这个清华的镜像网站，网上有很多的介绍，我就不班门弄斧了，建议使用清华的镜像；

我安装的是这个2022年5月份的版本；

2.prompt配置

我们的anaconda的许多安装包都是国外的，下载的速度很慢，因此我们需要进行设置，把这个设置成清华大学的，具体操作如下：

输入下面的三行指令依次回车就可以了：

为了方便实用，我直接贴在下面：一条一条运行即可

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

3.虚拟环境配置

创建新的虚拟环境：

接下俩就很重要了，我们需要安装这个tensorflow需要和这个python和这个keras相互版本匹配（网上有这个版本匹配图，搜一下就好了）

下面的这个是以tensorflow的1.13.1为例和python3.6.13进行演示的：

打开创建的虚拟环境安装tensorflow:

conda install tensorflow=1.13.1

接下来安装与之兼容的keras版本：

conda install keras=2.2.4

4.检查是不是安装成功

导入模块之后检查版本：

导入模块：

检查版本：

tf. __version__

keras. --version__

5.安装jupter

这个主要是简化操作的：让我们虚拟环境下直接在这个jupter notebook里面写代码,这个jupyter就是一个类似于记事本的软件，有了这个，我们就可以直接在这个jupyter上面写我们的python代码，不用去在这个终端上面输入；

安装成功之后，我们发现在虚拟环境里面，这个已经可以使用了：但实际上因为这个版本各方面的原因，这个可能会打不开，但是没关系，我们暂时不用；

jupter是否可以找到tensor和keras:因为我们的这个jupyter有自己的路径，我们想要在这个里面写代码，首先我们安装的这个leras和tensorflow要可以找到才行，这个怎么找呢？

首先进入终端：

使用这个指令查看这个jupyter下面可以支撑的，我们的这个打印结果可能会有差异，有的是只有python，有的就已经有这个tensorflow了，没关系的；

jupyter kernelspec list

我们这个时候启动jupyter，这个时候是进不去的，因为这个里面的一个版本过高（我们可以使用这个pip list指令查看所有的软件包和对应的版本，发现这个tornado包的版本是>5的），我们需要在这个终端上面输入：

就是因为我们直接打开第四个选项jupyter notebook的时候进不去，我们打开第一个，在这个里面输入jupyter notebook 这个时候发现报错了，这个就是因为我们的这个里面的tornado版本过高，我们这个时候需要卸载重新安装；

卸载指令：

重现安装，降低版本：降低到5以下的版本即可；

6.关闭anaconda重新进入

我们进入之后到这个对应的环境里面发现这个jupyter又不可以点击（就是一共四个选项，前面的两个可以使用，后面的两个事白色的，我们没有办法使用）

这个时候，我们回到这个home里面去，发现这个jupyter又需要我们进行重新的安装，这个是因为我们上面把这个tornado的版本更新了，因此这个jupyter重新需要安装，并不是因为我们重新进入导致的，这个样的话我们每一次进入都需要重新安装，岂不是很麻烦，这个也提示我们对于这个软件的版本升级之后，这个需要重新生效；