Anaconda使用,anaconda功能介绍
Anaconda常用的Python版本管理工具和Python包管理软件。conda是Anaconda中的一个特定管理工具，它的下载地址是：
https://www.anaconda.com/distribution/
这个软件很大，下载时间很长。
因为Anaconda原来下载包的地址在国外，网速也不快，所以我们一般选择切换到国内的图片来源：
一般建议选择中科大的镜像，不要选择清华的。可能是清华镜像人太多，也可能是它网速一般，所以下载速度可能比中科大慢几倍。
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镜像源的安装：
中科大镜像来源补充：
命令：
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/频道
配置-设置show _ channel _ URLs是，然后转到。康达尔删除原清华图片。
vim ~/。康达尔
删除上图第三行，保存。
虽然不建议使用清华的图像源，但其添加方法给出如下：
康达配置-添加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/频道
康达配置-添加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/频道
condenfig-set show _ channel _ URLs Yes强烈建议用清华的镜像源码，真的太慢了！
最后，如果只加中科大的镜像源的话~/的内容。condarc如下：
康达附加库：
这里只说一下中科大图像的安装方法：
康达锻造厂
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/msys2频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/bioconda频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/menpo频道
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/科技大学镜像的完整添加命令：
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/频道
康达配置-添加https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/频道
conda config-set show _ channel _ URLs yes==================================================
检查aconda版本：
Conda -版本#查看Conda的版本
在conda中更新各种包(Python库)
康达升级-全部
升级自己，也就是升级conda，这是Anaconda的管理工具。
康达更新康达
如何更新升级软件Anaconda？
#如果您想更新到Anaconda的新版本，请键入：
#
# $ conda更新-前缀/home/devil/anaconda3 anaconda
conda更新-前缀* * * * * * * * *蟒蛇
其中* * * * * * * * *是软件Anaconda的安装路径，prefix-prefix * * * * * * *指定软件的安装路径。
或者使用以下命令：
康达更新蟒蛇
康达列表
打印当前环境中安装的包(Python库)
以上命令可以发现，除了更新自身，即更新conda软件(conda update conda)和检查自身版本(conda - version)之外，其余命令只对当前环境，即(base)环境有效，也就是说conda list打印出当前环境，即base环境中已安装的软件包，(conda upgrade - all)也是升级(base)
注意：默认情况下，默认环境是conda安装后的默认内置环境，即(基础)环境。
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新安装环境：
Anaconda软件的默认环境是base。如果我们需要不同版本的Python和软件版本，那么我们需要安装一个新的环境。
一个create-n py36 Python=3.6 tqdm创建一个新环境，命名为py36，为该环境将Python版本设置为Python3.6，并为该环境安装tqdm。
激活环境：
#要激活此环境，请使用
#
# $康达激活py36
康达激活py36
退出环境：
#要停用活动环境，请使用
#
# $ conda停用
康达停用
在环境中卸载安装包：
Conda remove -n py36 tqdm在环境py36中卸载安装包tqdm。
为环境安装软件包：
Condinstall-n py36 tqdm为环境py36安装软件包tqdm。
删除环境中的所有包：
(相当于删除环境)
Conda remove -n py36 - all删除环境py36中的所有软件包。
请注意，如果软件中没有安装第三方软件包，此方法无法删除环境。
如下所示：
这是一个新创造的环境。dev不包含任何第三方软件包。
此时发现使用conda remove -n dev - all方法无法删除环境，如下图所示：
此时，使用删除环境命令：
condenv remove-n devcon daenv remove-n/-name * * * *环境名称
删除名为dev的环境。
查看环境命令：
康达信息-环境或
条件信息或
康达环境列表
如下图：
重命名环境或复制环境。
create-n py36.bak-clone py36创建一个新环境py36。bak是从原始环境py36复制而来的。
conda中没有直接重命名环境的命令。我们可以将环境复制(克隆)成一个新名称，然后删除具有该名称的原始环境。
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共享环境如果你用conda写了一个程序或者部分代码，现在需要别人在另一台电脑上运行或者开发，那么我们可以把我们开发环境的配置保存到一个文件中，然后在另一台电脑上使用conda，根据配置环境直接生成需要的编程环境。
第一步：融入环境。
康达激活py35
步骤2:保存环境的配置文件。
conda env export env_py35.yml
可以在保存的环境配置文件env_py35.yml中看到具体内容：
步骤3:根据环境配置文件在新计算机中生成一个新环境。
conda env create -f env_py35.yml
Condenv create-f * * * * * * *根据环境配置文件生成一个新的环境。
* * * * * * * *指的是环境配置文件。
可以发现，在新的电脑中，我们已经根据保存的环境配置文件生成了一个新的环境。
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查看环境中安装的软件包。
康达列表
Condolist用于查看当前环境中已安装的软件包。
conda list -n base查看名为base的环境中已安装的软件包。
注意，不同环境下安装的软件包是不同的。
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如果在创建新环境时未指定Python版本，则Python版本是基础环境中的Python版本。创建新环境时，如果未指定Python版本和第三方软件库，新环境将使用基础环境中的Python版本和软件库，但其环境配置文件为空。如下图：
根据上图，如果在新建环境时没有指定Python版本和第三方软件库，那么在base环境中会使用Python版本和第三方库，但是在输出新创建的环境配置文件后，会发现没有配置。所以你可以发现，我们在穿戴新环境进行不必要的后续开发时，应该避免不指定Python版本和第三方软件库。
如果创建新环境时没有指定Python版本，而是指定了Python第三方软件库，那么新环境将根据基础环境中的Python版本创建新的Python环境，并生成新的环境。
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在软件源中查询库版本：
康达搜索张量流
指定查询版本：
康达搜索张量流==1.12
康达搜索张量流-gpu==1.12
在anaconda源码中查询Python包，anaconda会返回安装的版本号和安装方法：
anaconda show anaconda/tensor flow-gpuanaconda show anaconda/tensor flow anaconda show anaconda/* * * * * * * * * * *
* * * * * * * * *是Python包的名称。
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用康达安装tensorflow时应注意：
tensor flow 1.4及以下版本不支持cuda9.0，tensor flow 1.0及以上版本不支持cuda9.0及以下版本。
gpu1.5之后不支持Tensorflow-gpu1.5 8.0。cuda8.0对应的CuDNN必须是6.0版本。
也就是说，如果你的CUDA是8.0版本，那么cuDNN一定是6.0版本，如果你安装了tensorflow，最高版本可以安装到1.4，即tensorflow_1.4。
但是康达可以自动安装相应的cuda和cuDNN版本，如下：
注意：cuda8.0和cuDNN6.0物理安装在该机器中。
如下图：
可以发现，即使cuda8.0和cudnn6.0不能在物理机上安装tensorflow-gpu=1.5，但康达自动安装cuda9.0和cudnn7.3，使得安装tensorflow-gpu=1.5成为可能。太神奇了。由此可以发现，康达已经将cuda和cudnn内置到了自己的软件包中。
当然这个方法虽然很好，但是不能把显卡驱动打包在一起，因为显卡驱动和你电脑的物理显卡版本是一样的，也就是说你的显卡是1050ti，所以你安装的显卡驱动最高可能支持cuda9.1和cudnn7.3.1，但是tensorflow-gpu=1.12(最新版本，康达提供的编译包)需要cuda9.2和cudnn7.3.1，这种情况下你可以
如下所示：
最后的问题是显卡驱动版本不够，1050ti显卡驱动不支持更高的cuda版本，用康达提供的编译tensorflow-gpu做不到。也许从tensorflow-gpu源代码编译就能做到，这里就不研究了。
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