Anaconda_ins
Ins
tensorboard --logdir=C:\Users\Yinl\rpg17\Desktop\Code\Vul\Vul-main\logs
http://localhost:6006/
实时代码热重载
CTRL+~ 开启vsc终端
cd "Code\Vul\Main"
python -m jurigged -v test.py
同时运行多个程序
CTRL+SHIFT+~ 新建终端
python exp1.py
python exp2.py
Config
安装所需项目包
conda install ？
- 默认渠道
conda install -c conda-forge ？
- -c 是 --channel 的缩写，用于指定安装包的来源渠道。
- conda-forge 是一个社区维护的 Anaconda 包的渠道。
- 通常包含比默认 Anaconda 渠道更多、更新的包。
pip install ？
- conda 有更先进的依赖解析系统。可以同时考虑所有包的依赖关系，找到一个满足所有要求的解决方案。
- pip 则是按顺序安装包，可能导致依赖冲突。
更新
conda upgrade
conda upgrade --all
环境配置
查看环境
conda env list
可见base
创建环境
conda create -n py312 python=3.12
conda create -n py310 python=3.10 -y
conda create -n py38 python=3.8
conda create -n py37 python=3.7
显示可安装的环境：conda search python
环境改名
复制环境：conda create --name 新环境名 --clone 旧环境名
删除环境：conda remove --name 旧环境名 --all
切换环境
切换：conda activate py37
重新激活：conda deactivate
修改默认环境：Anaconda\Scripts\activate.bat 添加 conda activate py312
退出环境
conda deactivate
删除环境
conda remove -n env_name --all
conda remove -n test --all
安装 anaconda-navigator
conda install anaconda-navigator
镜像源
pip
确认：pip show ？
清除缓存：pip cache purge
正确的安装路径：Anaconda\Lib\site-packages
查看pip安装路径：pip config list
如不正确，可于系统环境变量中修改。
import os
print(os.getcwd()) # 确认 Python 正在你希望的目录中运行
package
conda install pandas
Addition
Vul
torch
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
package
conda install -c conda-forge antlr4-python3-runtime
git：
git clone https://github.com/joernio/joern.git
sbt stage
./joern-install.sh
设置环境变量
jupyter notebook
pip install jupyter notebook
jupyter notebook
jupyter notebook --generate-config
The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = ''
将之改为：
The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:\python_jupyter'
加载本地Python文件
对于在工作路径下的文件，输入命令：%load Python文件名称（含“.py”）
不在工作路径下的文件，输入命令：%load Python文件的绝对路径。（路径不要
有空格）
%run C:\Users\Yinl\rpg17\Desktop\Code\exp\云计算\one\01.描述性分析.py
运行本地Python文件
• 方法1：输入命令：%run Python 文件名称
• 方法2：输入命令：!python Python 文件名称
%run Python C:\Users\Yinl\rpg17\Desktop\Code\exp\云计算\one\01.描述性分析.py
当使用的单元格较多时，有时我们只需要看输出的结果，而隐藏输入的命令。
代码1：
from IPython.display import display_html
display_html("""""", raw=True)
或者代码2：
%%HTML
缺点：不能很好地适用于markdown单元格。
插入图片音乐等
绘图
为了让计算出来的图显示出来，需要先输入：
%matplotlib inline（在单元格中显示）
或者输入%matplotlib qt5 （在新的界面中显示）
再加载matplotlib 包（需要先下载，通过在终端输入conda install matplotlib 或者
pip install matplotlib）
代码及例子如下：
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(20)
y = x**2
plt.plot(x, y)
插入本地图片（代码）
from IPython.display import Image
Image(filename='name.png')
插入本地音乐（代码）
from IPython.display import Audio
Audio(filename="name.mp3")
插入网络图片、音乐、视频、网页等可参考文章：
Ipython Notebook 使用教程
生成目录：
• Jupyter 需要通过安装插件来生成目录（注意下列过程花费时间较久，请在时间
充裕时操作）
• 在终端输入conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
• 完成后，重新打开jupyter，发现主页面多出了一个选项Nbextensions，点击此
标签，选择Table of Contents(2)，操作如下：
然后在新打开的notebook 中便可以看到目录快捷键了。
关闭jupyter
• 先关闭notebook 页面
• 回到Home页面，点击running，找到对应的notebook，点击右侧的shutdown
按钮
• 仅关闭notebook 页面并没有真正关闭该.ipynb 文件。
执行当前单元格，并自动跳到下一个单元格：Shift Enter
执行当前单元格，执行后不自动调转到下一个单元格：Ctrl Enter
当前的单元格进入编辑模式：Enter
退出当前单元格的编辑模式：Esc
删除当前的单元格：双D
将当前的单元格转化为具有一级标题的markdown：单1
将当前的单元格转化为具有二级标题的markdown：单2
将当前的单元格转化为具有三级标题的markdown：单3
撤销对某个单元格的删除：z
快速跳转到首个单元格：Crtl Home
快速跳转到最后一个单元格：Crtl End
隐藏和显示输出的单元格结果：Crtl O
选择多个单元格：Shift J（选择下一个），Shift K（选择上一个）
合并多个单元格：Shift M
CUDA
CUDA：12.0
查看CUDA版本：nvcc --version
安装支持 CUDA 12 版本的 PyTorch：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
Anaconda\envs\py310\etc\conda\activate.d\ 下的 set_cuda_path.bat：
:: 设置 PATH，CUDA_HOME 和 LD_LIBRARY_PATH
set "PATH=E:\Anaconda\envs\py310\Library\bin;%PATH%"
set "CUDA_HOME=E:\Anaconda\envs\py310"
set "LD_LIBRARY_PATH=E:\Anaconda\envs\py310\lib;%LD_LIBRARY_PATH%"
conda list cudatoolkit
检查驱动程序版本：nvidia-smi
安装 PyTorch（确保使用支持 CUDA 11.8 的版本）：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch
检查 CUDA 版本：python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
检查 PyTorch 是否能检测到 GPU：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
查看 PyTorch 版本：python -c "import torch; print(torch.version)"
problem
pip安装路径错误
删除全局PIP_TARGET：Anaconda\Lib\site-packages
