Windows上安装Anaconda


作者Lou Xiao创建时间2020-11-23 19:47:00更新时间2021-09-06 19:22:00

0. Introduction

Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学,Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。 维基百科

实际中会使用"MiniConda",因为"MiniConda"小巧玲珑,没有冗余的软件包,从而节约下载带宽、安装时间、磁盘空间。

  • Anaconda/Miniconda的优点:
    • 提供软件包管理工具:轻松安装软件包,尤其是繁琐编译安装的软件包;
    • 支持Python环境管理:不同软件工程使用相互独立的Python运行环境,轻松管理多版本的软件包。

如果打算在Linux/macOS上使用Anaconda,请参考Anaconda管理运行环境

1. 下载安装包

⓵ 检查Windows操作系统的基础信息

在【我的电脑】点击鼠标右键,选择【属性】,打开【系统】窗口

系统

示例中,操作系统是64位的windows 10。推荐在 Windows 7、Windows 10 上安装Anaconda。

⓶ 下载相应的软件包

2. 安装

⓵ 双击并运行刚刚下载的软件包

双击安装包

⓶ 不断的【下一步】直到完成安装

安装

⓷ 把Anaconda Prompt托放到桌面,方便以后使用

3. 设置conda和pip软件包管理器的国内镜像

⓵ 双击运行桌面的【Anaconda Prompt】

⓶ 设置conda国内镜像(北京外国语大学开源软件镜像站)

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
2 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
3 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/mro
4 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
5 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
6 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
7 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/auto
8 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/biobakery
9 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
10 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/c4aarch64
11 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/caffe2
12 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
13 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/deepmodeling
14 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/dglteam
15 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/fastai
16 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/fermi
17 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/idaholab
18 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/intel
19 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/matsci
20 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
21 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/mordred-descriptor
22 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
23 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/numba
24 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/ohmeta
25 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/omnia
26 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle
27 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123
28 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/plotly
29 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/psi4
30 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
31 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch3d
32 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch-test
33 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pyviz
34 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/qiime2
35 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/rapidsai
36 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/rdkit
37 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk
38 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/stackless
39 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/ursky
40 conda config --set show_channel_urls yes

⓷ 设置pip国内镜像(北京外国语大学开源软件镜像站)

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 pip config set global.index-url https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple

4. 创建专用虚拟环境(以安装PyTorch为例)

⓵ 创建虚拟环境,名称是"torch",Python版本是3.8

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 conda create -n torch python=3.8

⓶ 激活此虚拟环境"torch"

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 conda activate torch

⓷ 安装PyTorch(without CUDA)

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 conda install pytorch torchvision cpuonly

5. conda/pip使用用例

⓵ 创建指定python版本的运行环境

不同的项目需要的python版本和第三方库都不一样,所以每个项目需要独有的python运行环境,可以把项目名称作为env_name。
每个python环境只需创建一次(env_name就是具体环境名字,env_name 一般包含字母数字下划线,比如:3.6.5 、 torch 、 tensorflow_1.13.1)

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 # 语法: conda create -n env_name python=3.8 # python=3.8指定需要的python版本
2 conda create -n torch python=3.8
功能示例(以运行环境名"torch"为例)
创建conda env create -n torch python=3.8
删除conda env remove -n torch
查看conda env list
切换conda activate torch
导出conda env export -n torch -f torch.yml (迁移环境)
导入conda env create -n torch -f torch.yml (迁移环境)

⓶ conda管理软件包

功能示例(以软件包"basemap"为例)
搜索conda search basemap
安装conda install basemap
conda install basemap=1.3.0 (注意此处是"=")
conda install -c conda-forge basemap=1.3.0 (注意此处是"=")
卸载conda uninstall basemap
升级conda update basemap
查看conda list

⓷ pip管理软件包

功能示例(以软件包"numpy"为例)
搜索pip search numpy
安装pip install numpy
pip install numpy==1.18.1 (注意此处是"==")
卸载pip uninstall numpy
升级pip install -U numpy
查看pip list
导出pip freeze

6. 实践举例 (Linux/macOS/Windows)

⓵ 搭建 Pytorch 运行环境(最新版本的pytorch)

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 # 1. 创建虚拟环境(假设环境名为`torch`)
2 conda create -n torch python=3.8
3 conda activate torch
4
5 # Option1. Linux/Windows with CUDA
6 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
7
8 # Option2. Linux/Windows without CUDA
9 conda install pytorch torchvision cpuonly
10
11 # Option3. macOS (without CUDA)
12 conda install pytorch torchvision

⓶ 搭建 TensorFlow 运行环境(版本2.0以上)

系统要求
* Python 3.5-3.8
* 若要支持 Python 3.8,需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。
* pip 19.0 或更高版本(需要 manylinux2010 支持)
* Ubuntu 16.04 或更高版本(64 位)
* macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本(64 位)(不支持 GPU)
* Windows 7 或更高版本(64 位)
* 适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包
* Raspbian 9.0 或更高版本
* GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的卡(适用于 Ubuntu 和 Windows)

硬件要求
* 从 TensorFlow 1.6 开始,二进制文件使用 AVX 指令,这些指令可能无法在旧版CPU上运行。

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 # 1. 创建虚拟环境(假设环境名为`tf2`)
2 conda create -n tf2 python=3.8
3 conda activate tf2
4
5 # 2. 安装tensorflow包,支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版
6 pip install --upgrade pip
7 conda install cudatoolkit=11.0 # GPU + CPU
8 pip install tensorflow==2.5.0

⓷ 搭建 TensorFlow 运行环境(版本1.x,旧版本)

👉 使用 pip 安装 TensorFlow

1.双击鼠标左键复制此行;2.单击复制所有代码。
                                
                                    
1 # 1. 创建虚拟环境(假设环境名为`tf1`)
2 conda create -n tf1 python=3.6
3 conda activate tf1
4
5 # 2. 安装tensorflow包 ,对于 1.15 及更早版本,CPU 和 GPU 软件包是分开的
6 pip install --upgrade pip
7
8 # pip install tensorflow==1.15 keras==2.3.1 # CPU only
9 conda install cudatoolkit=9.0 # GPU + CPU
10 pip install tensorflow-gpu==1.15 keras==2.3.1 # GPU + CPU

7. FAQ

⓵ 下载软件包时出错

检查网络确保网络通畅稳定,重新执行命令。
如果提示软件包有问题,请从电脑上删掉这个文件,然后重新执行命令。

⓶ 安装PyTorch提示需要安装"vc_redist"?

“Visual C++ 可再发行软件包”(vc_redist) 是Windows提供的开发C/C++软件的代码库,是C/C++软件运行时必不可少的软件包。在windows上运行PyTorch,也需要安装这个“Visual C++ 可再发行软件包” ,最新版本的PyTorch 需要安装 “Visual C++ 可再发行软件包 2015版本”才能运行。

  • 更详细的解释:
    使用Visual C++ IDE开发C/C++程序,都会链接Visual C++代码库,这些程序运行的时候也需要这个Visual C++代码库。因为Visual C++ IDE有很多版本,所以Visual C++ 库也有很多版本,不同版本之间相互独立存在。

从Microsoft官网可以下载此软件包:最新支持的 Visual C++ 下载

  • Visual Studio 2015、2017 和 2019

  • 下载并安装vc_redist后问题得到解决。

  • 如果问题还存在,重启电脑试试。
  • 如果问题还存在,可能是用到了旧版本的VC库,请使用搜索引擎查找。
  • 这里建议使用最新的Windows操作系统(如最新的Windows 10),可以避免这个问题。

如果遇到问题,欢迎联系我,电子邮箱 louxiao@i32n.com。

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