基于Windows下Anaconda创建python虚拟环境教程
基于Windows下Anaconda创建python虚拟环境教程
Anaconda是目前最流行的数据科学平台以及现代机器学习的基础。同时Anaconda 也是一个Python的发行版,专注于人工智能,天然适合科学计算,数据分析和机器学习,其包管理器是Conda 。Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。 Conda 可快速安装、运行和更新包及其依赖项。 Conda 可以轻松地在计算机上创建、保存、加载和切换环境。 它是为 Python 程序而创造的,但它可以打包和分发任何语言的软件,换言之,Conda 的设计理念——Conda 将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和Conda 自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了Conda 、某个版本的python(若干虚拟环境)、众多packages、科学计算工具等。
一、安装Anaconda(若已经成功安装可忽略此步),点击下面链接打开文章,根据文章的第五个大模块进行操作安装。注意:Anaconda的python虚拟环境可以和Pycharm的编译环境相连。
安装Anaconda文章:点击打开《基于Windows中学习Deep Learning之搭建Anaconda+Pytorch(Cuda+Cudnn)+Pycharm工具和配置环境完整最简版》文章
二、安装完成后打开Anaconda Prompt。
三、Conda基本命令
conda -V
conda update conda
conda env list
conda create -n xr
y
conda activate xr
conda deactivate
conda list
conda create -n xrs --clone xr
conda remove -n xrs --all
四、学习完上一个步骤Conda的基本命令,现在开始创建一个python虚拟环境(注意:“conda create -n + 拟创建的python虚拟环境名称 + python= + python版本号”,博主举例拟创建的python虚拟环境名称是rothschildlhl,python版本号是3.6。创建时间大概5min左右,请耐心等待,创建python虚拟环境在此步就成功结束了,然后一定要将新创建的虚拟环境的Scripts文件内容添加到环境变量PATH中,博主举例是“D:\Anaconda\envs\rothschildlhl\Scripts”路径)。
conda create -n rothschildlhl python=3.6
y
五(可忽略)、接下来博主在导入创建一个深度学习模型库DeepPurpose的python虚拟环境DeepPurpose并配置的过程,相当于实践一下,只想创建python虚拟环境在第四步就已经成功结束。注意:若用户开启VPN则安装前需要关闭VPN,避免安装不成功。
git clone https://github.com/kexinhuang12345/DeepPurpose.git E:/DeepPurpose
E:
cd DeepPurpose
conda env create -f environment.yml
conda activate DeepPurpose
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
conda activate DeepPurpose
conda install -c conda-forge rdkit
conda install -c conda-forge notebook
conda install -c conda-forge scikit-learn
pip install rdkit-pypi
pip install git+https://github.com/bp-kelley/descriptastorus
pip install DeepPurpose
六、若在python虚拟环境中(博主举例python虚拟环境是rothschildlhl)出现“pip-script.py’ is not present.”类似的错误,原因在于pip更新不成功,原来的pip版本也被破坏。
pip install --upgrade pip
conda activate rothschildlhl
python -m ensurepip
python -m pip install --upgrade pip
七、Conda导出导入和更新虚拟环境
conda activate transformers
conda env export > xrlhl.yml
pip freeze >pip.txt
conda env create -f xrlhl.yml
conda activate transformers
pip install -r pip.txt
conda env update -n DeepPurpose --file xrlhl.yml
来源:rothschildlhl