anaconda确实很好用,省去了很多麻烦,现在我个人推荐直接使用anaconda。

anaconda的特点:可以存在多个python环境,要使用某一个环境的话,就需要切换到这个环境,安装、卸载包都是在某一个特定的环境下进行的。所谓环境其实就是在不同的目录下安装不同的python和包而已,而切换环境就是切换一下目录。

基本操作:

创建一个python3.4环境:
conda create --name python34 python=3.4 激活:
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac # 如果想返回默认的环境,运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac #列出所有环境
conda env list # 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all

补充:

anaconda具体安装流程和使用方法请参考:https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148

连接vscode:

同样点击左下角的齿轮,选择comand palette, 在里面选择python解释器,就会自动连接anaconda的环境了。(在安装的时候注意要勾选推荐选项)

解决powershell中禁止执行脚本的办法:以管理员权限打开powershell,然后执行Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned命令

详细情况参考:https://blog.csdn.net/qq_42739865/article/details/88855495

自带的jupyter如何切换kernel:

conda create -n py3 python=3 # 创建一个python3的环境,名为py3
activate py3 # 激活py3环境
conda install ipykernel # 安装ipykernel模块
python -m ipykernel install --user --name py3 --display-name "py3" # 进行配置
jupyter notebook # 启动jupyter notebook,然后在"新建"中就会有py3这个kernel了

安装包

可以使用conda或者pip安装,但是要注意用什么安装就用什么卸载并且要保证conda和pip是同一环境下的,不要装错了,因为有些包可能只在pip上提供,不在conda上提供

安装tensorflow:

安装cpu版本:在对应的环境下输入

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

如果报错缺少msgpack,pip安装即可

如果出现一下错误:Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问:就在install后加上 --user

运行程序出现一下警告: Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

解决办法参考:https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023

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