深度学习的相关含义是什么
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2022-05-29
一、Anaconda介绍
Anaconda 能让你在数据科学的工作中轻松安装经常使用的程序包。你还将使用它创建虚拟环境,以便更轻松地处理多个项目。Anaconda 简化了工作流程,并且解决了多个包和 Python 版本之间遇到的大量问题。它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。conda 与 pip 相似,不同之处是可用的包以数据科学包为主,而 pip 适合一般用途。与此同时,conda 并非像 pip 那样专门适用于 Python,它也可以安装非 Python 的包。它是支持任何软件的包管理器。也就是说,虽然并非所有的 Python 库都能通过 Anaconda 发行版和 conda 获得,但同时它也支持非 Python 库的获得。在使用 conda 的同时,你仍可以使用 pip 来安装包。
二、Anaconda安装
Anaconda 可用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。可以在 https://www.anaconda.com/download/ 上找到安装程序和安装说明。
因为这个网站服务器在国外,所以需要搭梯子下载才比较快,建议去清华大学镜像开源软件官网去下载,网址为:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
如果计算机上已经安装了 Python,这不会有任何影响。实际上,脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python。
选择相应的Python版本进行安装。完成安装安装后自动进入默认的Conda环境,而且所有包均已完成。可以用命令键入conda list查看安装的所有包。为了避免报错,可以在终端键入 conda upgrade --all更新所有包。并在提示是否更新的时候输入 y(Yes)以便让更新继续。初次安装下的软件包版本一般都比较老旧,因此提前更新可以避免未来不必要的问题。
PS:安装过程中如果有一个添加到path路径,建议不要选,选的话有可能会对其他软件产生影响!
三、管理包
安装了 Anaconda 之后,管理包是相当简单的。要安装包,请在终端中键入 conda install package_name。例如,要安装 numpy,请键入 conda install numpy。
你还可以同时安装多个包。类似 conda install numpy scipy pandas 的命令会同时安装所有这些包。还可以通过添加版本号(例如 conda install numpy=1.10)来指定所需的包版本。
Conda 还会自动为你安装依赖项。例如,scipy 依赖于 numpy,因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy),则 conda 还会安装 numpy(如果尚未安装的话)。
大多数命令都是很直观的。要卸载包,请使用 conda remove package_name。要更新包,请使用 conda update package_name。如果想更新环境中的所有包(这样做常常很有用),请使用 conda update --all。最后,要列出已安装的包,请使用前面提过的 conda list。
如果不知道要找的包的确切名称,可以尝试使用 conda search search_term 进行搜索。例如,我知道我想安装 Beautiful Soup,但我不清楚确切的包名称。因此,我尝试执行 conda search beautifulsoup。
图1 搜索beautifulsoup
四、管理环境
如前所述,你可以使用 conda 创建环境以隔离项目。要创建环境,请在终端中使用 conda create -n env_name list of packages。在这里,-n env_name 设置环境的名称(-n是指名称),而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表。例如,要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy,请键入 conda create -n my_env numpy。
创建环境时,可以指定要安装在环境中的 Python 版本。这在你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境,请键入类似于 conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2 的命令。实际上,我在我的个人计算机上创建了这两个环境。我将它们用作与任何特定项目均无关的通用环境,以处理普通的工作(可轻松使用每个 Python 版本)。这些命令将分别安装 Python 3 和 Python 2 的最新版本。要安装特定版本(例如 Python 3.3),请使用 conda create -n py python=3.3。
五、进入环境
创建环境后,在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。在 Windows 上,请使用 activate my_env。
进入环境后,你会在终端提示符中看到环境名称,它类似于 (my_env) ~ $。环境中只安装了几个默认的包,以及你在创建它时安装的包。你可以使用 conda list 检查这一点。在环境中安装包的命令与前面一样:conda install package_name。不过,这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。要离开环境,请键入 source deactivate(在 OSX/Linux 上)。在 Windows 上,请使用 deactivate。
六、保存和加载环境
共享环境这项功能确实很有用,它能让其他人安装你的代码中使用的所有包,并确保这些包的版本正确。你可以使用 conda env export > environment.yaml 将包保存为 YAML。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称(包括 Python 版本)。
上图中,你可以看到环境的名称和所有依赖项及其版本。导出命令的第二部分 > environment.yaml 将导出的文本写入到 YAML 文件 environment.yaml 中。现在可以共享此文件,而且其他人能够用于创建和你项目相同的环境。
要通过环境文件创建环境,请使用 conda env create -f environment.yaml。这会创建一个新环境,而且它具有同样的在 environment.yaml 中列出的库。
列出环境
如果忘记了环境的名称(我有时会这样),可以使用 conda env list 列出你创建的所有环境。你会看到环境的列表,而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境(即当你不在选定环境中时使用的环境)名为 root。
删除环境
如果你不再使用某些环境,可以使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境(在这里名为 env_name)。
使用环境
对我有很大帮助的一点是,我的 Python 2 和 Python 3 具有独立的环境。我使用了 conda create -n py2 python=2 和 conda create -n py3 python=3 创建两个独立的环境,即 py2 和 py3。现在,我的每个 Python 版本都有一个通用环境。在所有这些环境中,我都安装了大多数常用的标准数据科学包(numpy、scipy、pandas 等)。
我还发现,为我从事的每个项目创建环境很有用。这对于与数据不相关的项目(例如使用 Flask 开发的 Web 应用)也很有用。
共享环境
在 GitHub 上共享代码时,最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。对于不使用 conda 的用户,我通常还会使用 pip freeze(在此处了解详情)将一个 pip requirements.txt 文件导出并包括在其中。
Anaconda Python 深度学习
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