(细致入微的教程)Anaconda(python)中的虚拟环境系列博客(一):安装

本文主要是介绍(细致入微的教程)Anaconda(python)中的虚拟环境系列博客(一):安装,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前提:默认大家完成了Anaconda的安装

一、虚拟环境是什么?

    做个类比,在window系统里面装了虚拟机,虚拟机的故障不会延伸直自己的主系统。同理在python中创立一个虚拟的环境,这个虚拟的环境的好坏不会影响基础的环境(Anaconda自带的base环境),且这个虚拟环境可以随意卸载,随意创建。

二、为什么安装?

    Anaconda安装完成之后,默认带有一个base环境,这个base环境好比你出生的时候就有了一个房间(爸妈的房间),当你逐渐长大,你想要一个自己独立的空间自由驰骋,比如你想要一个书房,一个画房,但如果把书籍,画画材料放到爸妈的房间里,就会显得一团乱麻,这时你肯定就想再拥有两个房间,一个作书房,一个作画房,彼此互不干扰,这就是虚拟环境的来历。即:如果把所有的库都安装在base中,会使整个base环境混乱不堪,所以创建不同的虚拟环境完成不同的任务。

    这时有人还会说虚拟环境没有必要,就喜欢在一个环境里装所有库,但是这样会带来另外的一个问题:需求版本的不匹配。尤其是在学习机器学习的时候,涉及到一些第三方库的安装,比如pytorch,gym。举个例子:假设框架中需要安装A包,安装A包的前提条件是B包的2.1版本和C包的1.2版本都有,这时候你原来系统里的B包可能是3.2版本,为了装A包就需要降版本,但是系统里原来的D包需要3.2版本的B包,所以B包降了版本,可能导致D包无法使用【1】。

    这个原因更加导致了虚拟环境的创建,总不能每天各种更换库的版本吧。

三、如何安装?

    看到这里,应该都是想要安装虚拟环境的人了。具体安装步骤如下:

1、首先看一下自己电脑里已经有的环境(第一次只有base环境)

方法:打开开始菜单,找到anaconda目录下的anaconda promote,默认进入自带的base环境,输入conda env list,如下图

图1 打开anaconda promote

图2 查看已有环境,初始时只有base,此图中的tensorflow-gpu是我创建的虚拟环境

星号为当前所处的环境

2、创建虚拟环境

2.1 方法:创建环境名:conda create -n 环境名 python=3.7.3

例如:输入conda create -n tensorflow-gpu python=3.7.3

2.2 解释

    分为5部分,conda和create两部分为固定的,顾名思义:我要conda创建;-n其实就是name,也是固定的,第四部分为环境名,可以叫任意名字,比如LoveStudy;最后一部分就是你电脑中的python版本。

如下图,当输入conda create -n 环境名 python=3.7.3之后,系统从镜像源网站开始手机数据,下载需要的包用来创建环境。

注意:有时候创建会出现以下情况,根本原因是因为镜像源不对

解决方法:win+R进入cmd,键入.condarc,修改里面的镜像源地址

原理是因为系统本身自带的是国外的镜像源网址,当进入.condarc之后,通过修改镜像源,就可以直接从国内进行下载

Collecting package metadata: failed

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/repodata.json>
Elapsed: -

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
ConnectionError(ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out."))

这里的解决方法参见【2】。

3、激活虚拟环境

3.1 目的

    将环境从base环境转到你创建的环境,接下来的操作就是在虚拟环境中的操作。(类比于你开启了电脑里面的虚拟机,在虚拟机里面可劲造)

    (因为上述只是单纯的创造了一个环境,但还没有进入此环境,这里的激活就是进入这个环境,且接下来要在这个环境中运行代码了。)

3.2 方法:conda activate 环境名字

如下图:

    如图,激活之后,前面的括号中的base变成了tensorflow-gpu,且星标位于tensorflow-gpu,即当前所处环境是tensorflow-gpu,而非base环境

4、后记【1】

    关于虚拟环境还存在一种情况,比如我想再创建一个虚拟环境,这个新的虚拟环境需要包含目前我当前环境的所有包,这就需要使用conda进行环境迁移(类似于复制一遍环境)

5、虚拟环境优缺点分析

优点:环境之间彼此独立

缺点:需要在虚拟环境重新安装一遍所需的包,这样会带来一点点存储开销,比如下图,创建的虚拟环境中只自带了几个包

(查看包的方法:进入虚拟环境,输入pip list或pip freeze)

此时需要自己手动安装所需要的包,方法:pip install 包的名字,所有的包都可以pip install 或conda install

例:

参考博客:

【1】:https://zhuanlan.zhihu.com/p/136268744(吃肉咩)

【2】:https://www.cnblogs.com/tianlang25/p/12433025.html

 

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