1,下载anaconda 安装
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new method
pypi 镜像使用帮助
pypi 镜像每 5 分钟同步一次。
临时使用
代码语言：javascript复制pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http
设为默认
升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：
代码语言：javascript复制pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果您到 pip 默认源的网络连接较差，临时使用本镜像站来升级 pip：
代码语言：javascript复制pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U##########################################################################
注:设置国内镜像
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
或
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/free/ conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
删除添加的镜像
conda config --remove-key channels
2,配置环境变量
anaconda3/Scripts
anaconda3/Library/bin
anaconda3/library/mingw-64/bin
linux：export PATH=$PATH:/home/software/anaconda3/bin
此时配置完成 操作时主要是用 scripts下的conda.exe
注意:执行命令例如: conda list
(4.7版本以上)若未配置path,直接找到conda 命令执行时可能会报错,
需要先进入base虚拟环境 再进行conda操作 (进入condabin文件夹 conda.bat activate 进入base虚拟环境)
若配置了path 应该不会报错
常用命令 conda info --envs 查看所有的虚拟环境
3,创建tensorflow虚拟环境
conda create -n tensorflow(只是个名字) python=3.7.3(根据ananconda的版本决定)
4,conda activate tensorflow 进入tensorflow 虚拟环境
5,安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==版本号
# 版本1.1---》1.15 cuda 9及以下
# 版本2.0-》.... cuda 10
6,conda deactivate 退出虚拟环境
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conda create -n py3 python=3 # 创建一个python3的环境，名为py3
source activate py3 # 激活py3环境
conda install ipykernel # 安装ipykernel模块
python -m ipykernel install --user --name=py3 # 进行配置
jupyter notebook # 启动jupyter notebook then can choose python environment
注:
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow # for Python 3.* pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.* and GPU
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
