Conda环境管理 + 安装tensorflow

什么是 conda ？

conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

• **packages 管理：**可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
• **environment管理：**在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。

Conda的环境管理

默认情况下，conda 创建的新环境 以及过往安装的模块缓存都存储在用户目录下，这一点不会在 conda （user-specific）配置文件 $HOME/.condarc 中体现出来，除非用户修改了默认设置。当前的默认信息可通过 conda info 指令打印查看，其中不仅能够查看当前默认环境路径和默认缓存路径，还能查看conda的源设置（关于conda的源设置在告别便秘：conda改源之路中已经说明过了）。

默认python环境名为base。用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。

1. #conda版本查看
2. conda -V
3. conda --version
4.  
5. #更新
6. conda update conda #更新conda
7. conda update anaconda #更新anaconda
8. conda update anaconda-navigator #update最新版本的anaconda-navigator
9.  
10. # 查看已安装的虚拟环境
11. conda env list
12. conda info -e
13. conda info --env
14.  
15. # conda -create -n env_name list_of_packages
16. # env_name是需要创建的环境名称，list_of_packages是在新环境中需要安装的工具包，有多个时用空格隔开
17. # 创建一个名为的环境，指定Python版本是3.5（conda会自动寻找3.5.x中的最新版本）
18.  
19. conda create -n xxxx python=3.5
20. conda create --name xxxx python=3.5
21.  
22. conda activate xxxx #开启xxxx环境
23. conda deactivate #关闭环境
24.  
25. # 克隆环境，我想创建一个新环境BBB，完全克隆AAA的环境配置
26. conda create -n BBB --clone AAA
27.  
28. # 删除一个已有的环境
29. conda remove -n xxxx --all
30.  
31. # 环境重命名
32. # conda没有重命名的命令，所以可以先 clone 一个环境，然后删除原有的环境

Conda的包管理

1. # 查看当前环境下已安装的包
2. conda list
3.  
4. # 查看某个指定环境（xxxxx）下已安装的包
5. conda list -n xxxxx
6.  
7. # 查找package信息，例如查找numpy包信息，会列numpy的所有版本
8. conda search numpy
9.  
10. # 安装package，安装多个包用空格隔开
11. # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
12. # 也可以通过-c指定通过某个channel安装
13. conda install -n xxxxx numpy pandas
14.  
15. # 更新package
16. conda update numpy # 更新numpy（当前活跃的环境）
17. conda update -n xxxxx numpy # 更新指定xxxxx环境下的numpy
18. conda update python # 假设当前环境是python3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的最新版本
19.  
20. # 删除环境package
21. conda uninstall numpy
22. conda remove numpy # 删除numpy包（当前活跃的环境）
23. conda remove -n xxxxx numpy # 删除xxxxx环境下的包

Conda 安装TensorFlow

直接安装指定版本：

conda install tensorflow-gpu==1.10

1、查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位）

anaconda search -t conda tensorflow

这里(anaconda search -t conda 库名)，可以查找各种源下对应的 库，下图红色框中的是源，后面对应的是TensorFlow的各种版本

2、找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后（可以在终端搜索anaconda，定位到那一行），然后查看指定tensorflow版本信息

anaconda show anaconda/tensorflow  # anaconda/tensorflow是上图红框中的源名

3、最下面提供一个下载地址（蓝色框内），使用下面命令就可安装1.8.0版本tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow==1.8.0