本文中所有的操作基本基于命令行廊镜，ubuntu下婚苹，進(jìn)入命令行的操作 ctrl+alt+T
一：準(zhǔn)備工作
1.1 創(chuàng)建文件存放安裝包
$ sudo mkdir anaconda_package
1.2 進(jìn)入該目錄
$ cd anaconda_package
二：Anaconda安裝
在清華大學(xué) TUNA 鏡像源選擇對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)與所需的Python版本下載Anaconda安裝包泽论。Windows環(huán)境下的安裝包直接執(zhí)行.exe文件進(jìn)行安裝即可胧瓜，Ubuntu環(huán)境下在終端執(zhí)行
2.1 下載
$ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda-1.4.0-Linux-x86.sh
2.2 安裝
$ bash Anaconda-1.4.0-Linux-x86.sh
這里給出清華源的所有anaconda包的鏈接
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
2.3 查詢安裝信息
$ conda info
2.4 查詢當(dāng)前已經(jīng)安裝的庫(kù)
$ conda list
2.5 驗(yàn)證conda已被安裝
conda --version
2.6 卸載conda
sudo rm -rf ~/anaconda3
三：Anaconda倉(cāng)庫(kù)鏡像
官方下載更新工具包的速度很慢呜叫，所以繼續(xù)添加清華大學(xué) TUNA提供的Anaconda倉(cāng)庫(kù)鏡像帐要，在終端或cmd中輸入如下命令進(jìn)行添加
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --set show_channel_urls yes
四：管理環(huán)境
4.1 創(chuàng)建新環(huán)境
$ conda create --name <env_name> <package_names>
- <env_name> 即創(chuàng)建的環(huán)境名侦香。建議以英文命名落塑，且不加空格，名稱兩邊不加尖括號(hào)“<>”罐韩。
- <package_names> 即安裝在環(huán)境中的包名憾赁。名稱兩邊不加尖括號(hào)“<>”。
- 如果要安裝指定的版本號(hào)散吵，則只需要在包名后面以 = 和版本號(hào)的形式執(zhí)行龙考。如： conda create --name python2 python=2.7 ，即創(chuàng)建一個(gè)名為“python2”的環(huán)境矾睦，環(huán)境中安裝版本為2.7的python洲愤。
- 如果要在新創(chuàng)建的環(huán)境中創(chuàng)建多個(gè)包，則直接在 <package_names> 后以空格隔開(kāi)顷锰，添加多個(gè)包名即可柬赐。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即創(chuàng)建一個(gè)名為“python3”的環(huán)境官紫，環(huán)境中安裝版本為3.5的python肛宋，同時(shí)也安裝了numpy和pandas。
4.2 切換環(huán)境
$ source activate <env_name>
4.3 退出環(huán)境
source deactivate
4.4. 顯示已創(chuàng)建環(huán)境
conda info -e
4.5 復(fù)制環(huán)境
conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
- <copied_env_name> 即為被復(fù)制/克隆環(huán)境名束世。環(huán)境名兩邊不加尖括號(hào)“<>”酝陈。
- <new_env_name> 即為復(fù)制之后新環(huán)境的名稱。環(huán)境名兩邊不加尖括號(hào)“<>”毁涉。
- conda create --name py3 --clone python3 沉帮，即為克隆名為“python3”的環(huán)境，克隆后的新環(huán)境名為“py3”贫堰。此時(shí)穆壕，環(huán)境中將同時(shí)存在“python3”和“py3”環(huán)境，且兩個(gè)環(huán)境的配置相同其屏。
4.6 刪除環(huán)境
conda remove --name <env_name> --all
<env_name> 為被刪除環(huán)境的名稱喇勋。環(huán)境名兩邊不加尖括號(hào)“<>”。
五：管理包偎行、
5.1. 查找可供安裝的包版本
- 精確查找
conda search --full-name <package_full_name>
- --full-name 為精確查找的參數(shù)川背。
- <package_full_name> 是被查找包的全名贰拿。包名兩邊不加尖括號(hào)“<>”。 例如： conda search --full-name python 即查找全名為“python”的包有哪些版本可供安裝熄云。
- 模糊查找
conda search <text>
<text> 是查找含有此字段的包名膨更。此字段兩邊不加尖括號(hào)“<>”。
例如： conda search py 即查找含有“py”字段的包缴允，有哪些版本可供安裝询一。
5.2 獲取當(dāng)前環(huán)境中已安裝的包信息
conda list
5.3 安裝包
conda install <package_name>
<package_name> 即要安裝的包名。包名兩邊不加尖括號(hào)“<>”
5.4 安裝numpy癌椿，scipy健蕊， pandas
conda install numpy scipy pandas
5.4 卸載包
conda remove <package_name>
<package_name> 即要卸載包的名稱。包名兩邊不加尖括號(hào)“<>”
5.5 更新包
- 更新所有包
conda update --all
- 更新指定包
conda update <package_name>
六： 安裝TensorFlow案例
$ anaconda search -t conda tensorflow
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Run 'anaconda show <USER/PACKAGE>' to get more details:
Packages:
Name | Version | Package Types | Platforms
------------------------- | ------ | --------------- | ---------------
HCC/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64
HCC/tensorflow-cpucompat | 1.0.0 | conda | linux-64
HCC/tensorflow-fma | 1.0.0 | conda | linux-64
SentientPrime/tensorflow | 0.6.0 | conda | osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
acellera/tensorflow-cuda | 0.12.1 | conda | linux-64
anaconda/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
anaconda/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
conda-forge/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64, win-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
creditx/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
: TensorFlow helps the tensors flow
derickl/tensorflow | 0.12.1 | conda | osx-64
dhirschfeld/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda | win-64
dseuss/tensorflow | | conda | osx-64
guyanhua/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64
ijstokes/tensorflow | 2017.03.03.1349 | conda, ipynb | linux-64
jjh_cio_testing/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
jjh_cio_testing/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
jjh_ppc64le/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le
jjh_ppc64le/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le
jjhelmus/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda, pypi | linux-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
jjhelmus/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
kevin-keraudren/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
lcls-rhel7/tensorflow | 0.12.1 | conda | linux-64
marta-sd/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
: TensorFlow helps the tensors flow
memex/tensorflow | 0.5.0 | conda | linux-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
mhworth/tensorflow | 0.7.1 | conda | osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
miovision/tensorflow | 0.10.0.gpu | conda | linux-64, osx-64
msarahan/tensorflow | 1.0.0rc2 | conda | linux-64
mutirri/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda | linux-64
mwojcikowski/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
rdonnelly/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
rdonnellyr/r-tensorflow | 0.4.0 | conda | osx-64
test_org_002/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda |
Found 32 packages
選擇一個(gè)較新的CPU或GPU版本踢俄，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本缩功，輸入如下命令查詢安裝命令
$ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Name: tensorflow-gpu
Summary:
Access: public
Package Types: conda
Versions:
+ 1.0.1
To install this package with conda run:
conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu
使用最后一行的提示命令進(jìn)行安裝
$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu
Fetching package metadata .............
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /home/will/anaconda2:
The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
tensorflow-gpu: 1.0.1-py27_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free --> 1.0.1-py27_4 jjh_cio_testing
Proceed ([y]/n)?
conda會(huì)自動(dòng)檢測(cè)安裝此版本的Tensorflow所依賴的庫(kù)，如果你的Anaconda缺少這些依賴庫(kù)都办，會(huì)提示你安裝嫡锌。因?yàn)槲抑耙呀?jīng)安裝過(guò)了，所以這里只提示我安裝Tensorflow琳钉。輸入y并回車之后等待安裝結(jié)束即可
進(jìn)入python势木，輸入
>>> import tensorflow as tf
>>>
如果沒(méi)有報(bào)錯(cuò)說(shuō)明安裝成功。
