Anaconda、vscode配置终极教程以及各种问题_numpy-base

Anaconda、vscode配置终极教程以及各种问题

1.anaconda安装

参考链接

1.1配置环境变量

​ 安装路径下的几个路径添加到环境变量的系统变量的Path中：

​ D:\Anaconda3\
​ D:\Anaconda3\Scripts
​ D:\Anaconda3\Library\bin
​ D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin（可选

1.2修改镜像源

格式：

conda config --add channels [源名]
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以下源名：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
  
  
  
  #另外的
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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1. 例如

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda --help    //找到配置文件.condarc的路径 ，将上述显示的配置信息中-defaults所在行删除保存
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2. 查看源：conda config --show channels

3. 换回源：conda config --remove-key channels

4. 找到C:\Users\Administrator\.condarc该文件，进行修改：
   删除 -default 该行，光标到上一行的末尾，然后保存即可，这一步如果不做，后面可能会出现CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED错误

5. 第四步也可以在Anaconda Navigator中进行

参考换源

中科大源：好像不能用？？

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

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如果还出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url :

把https改成http

再不行的话就是源本身的问题了

1.3vscode配置

这部分可以找一下网上教程看如何配置

ctrl+shift+p打开配置文件

主要添加以下几行：

"python.pythonPath": "D:/Anaconda3/python.exe",
"python.condaPath":"D:/Anaconda3/Scripts/conda.exe",
"python.linting.pylintPath":"D:/anaconda3/lib/site-packages/pylint",


"terminal.integrated.shell.windows": "C:\\WINDOWS\\System32\\cmd.exe",
"terminal.integrated.shellArgs.windows": ["/K", "D:\\Anaconda3\\Scripts\\activate.bat D:\\Anaconda3"],
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启动特定的虚拟环境：

conda activate test_37

DLL Load failed &pylint

主要说几个问题

1. pylint安装问题：直接cmd中安装pip install pylint

2. 运行代码：报错如下

   an existing issue about this - open a new one instead.
   Note: this error has many possible causes, so please don't comment on
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   一般是numpy出了问题

   需要保持numpy和numpy-base版本一致（即卸载重装），如果没有base，可以conda安装或者pip安装

3. DLL load Failed的问题（也是numpy问题）：

   • 有说法是建议从prompt里面的环境中启动：

     输入code可打开vscode

   • 或者就是vscode没有配置好，上面的几句话不能少，配置完再转换环境重启vscode

   • 或者重装numpy

2.安装、管理虚拟环境

安装虚拟环境：

语法：
conda  create -n python34  python=3.5
或者conda  create  --name  python34   python=3.5

python34 代表自己取的的名字，方便管理虚拟环境
python=3.4 代表创建的虚拟环境的python版本

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查看：conda env list

卸载：conda remove --name test --all test–为环境名

激活：activate test

3.管理第三方包

conda安装

安装第三方包：conda install packagename

卸载第三方包：conda remove packagename或者conda uninstall packagename

查看所有包：conda list

更新包：conda update packagename

packagename为需要的包的名字

conda 更新conda update -n base -c defaults conda

安装包失败？

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
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解决方法：

网友：

1.更新conda：conda update -n base conda 更新第一遍，发现并不是最新版本，继续更新，再执行一遍

2.第二次更新condaconda update -n base conda 第二次的时候时间会比较长，等着就行了;

这次更新完就是最新版本conda 4.7.11，然后就啥啥都好使了

3.或者更新所有conda update --all

还有的方法：

conda config --set channel_priority flexible
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我是额外加了中科大源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
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还有这种错误：

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
'https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarch'
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解决方法：把https改成http

把上面的url添加入.condarc文件中

.condarc位置可用conda --help查看

pip轮子安装

首先安装wheel：conda install wheel

根据自己的电脑下载对应的轮子文件下载地址

下载以后将xxx.whl文件放入对应环境的Scripts中，如果在base 中用则直接放入D:\Anaconda3\Scripts

安装：pip install xxx.whl

4.Jupyter

Anaconda自带的一个交互式python解释器，可以一边编写一边运行，非常方便

4.1切换打开位置

初次使用anaconda中自带的jupyter，打开后默认工作路径为C:\Users\Admin(自己的用户名)\

4.1.方法1：终端切换到相应路径后用命令打开

打开终端，用cd命令切换到将要目的文件夹下，再输入jupyter notebook命令即可打开在对应位置的jupyter

注1：在Windows终端中，cd只能切换同一盘符中的位置，切换不同盘应先输入“盘号：”到对应盘，再cd切换。
注2：需要jupyter-note book.exe文件所在的目录，添加至path环境变量中（anaconda安装时可勾选自动添加）

4.1.方法2：在文件夹地址栏用命令打开

在Windows中打开文件资源管理器，打开目的文件夹，在上方地址栏直接输入jupyter notebook命令即可。

注：需要jupyter-note book.exe文件所在的目录，添加至path环境变量中（anaconda安装时可勾选自动添加）

4.1.方法3：修改配置文件(推荐)

在cmd中输入命令jupyter notebook --generate-config
此时在C:\Users\用户名\.jupyter\文件夹中便生成一个notebook的config文件，文件名是“jupyter_notebook_config.py”
打开该文件，修改
# c.NotebookApp.notebook_dir = ""为
c.NotebookApp.notebook_dir = ‘指定的工作路径’（注意将#号删除）

例如

c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:/codes/python_WorkSpace/jupyter_workspace'

4.1.方法4：更改快捷方式的起始目录

开始菜单-jupyter-右键-更多-打开文件所在位置-找到快捷方式-属性-更改起始位置为工作目录

4.2切换Kernel

jupyter kernelspec list命令可以查看当前的kernel及其地址

activate [你要添加的python环境]

在此环境下安装ipykernel：conda install ipykernel

将自己的环境添加到ipython的kernel：

python -m ipykernel install --user --name [环境名] --display-name "[kernel中呈现的名字,一般是环境名]"

例如我这里，我的环境叫python37：

python -m ipykernel install --user --name python37 --display-name "python37"

如果要删除kernel 可以直接查看所有kernel：

jupyter kernelspec list找到kernel所在位置，直接删除即可。

但是至此，打开jupyter这个kernel时，启动不成功，于是在Navigator中安装jupyter，可能出现报错ModuleNotFoundError: No module named ‘win32api’

需要安装：pip install pypiwin32

此外，还可以直接安装JupyterLab：

Jupyter lab是Jupyter Notebook的升级版，页面更加美观操作更加简便，和 Notebook一样是anaconda自带，在cmd或者anaconda prompt里面输入Jupyter lab即可打开，或者也可以在 Anaconda页面中找到它的接口。Jupyter lab中大部分操作都和Notebook一样，每个人电脑的设置不同，可能存在 Jupyter lab无法使用的情况，那使用Jupyter Notebook也是没有问题的

4.3代码自动补全

4.3.1jupyter notebook

参考

#1
pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
jupyter contrib nbextension install --user
#2
pip install --user jupyter_nbextensions_configurator 
jupyter nbextensions_configurator enable --user

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notebook中点击nbextensions，选中Hinterland

4.3.2jupyterlab

参考

4.4启动

我一般启动是在自己的环境中输入jupyter notebook

当然也可以navigator内启动

或者直接文件夹输入框内输入

5.机器学习开发环境

5.1准备

conda install numpy 
conda install pandas 
conda install scipy 
conda install matplotlib 
#或者
conda install numpy numpy-base pandas scipy matplotlib
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查看conda版本

conda -V
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如果你的Python版本或任意库的版本不足，可以使用以下代码对各个模块和库进行更新。

#在cmd或anaconda prompt中逐行运行
#更新anaconda(可能耗时较长时间) 
conda update -n base -c defaults conda
#更新Python 
conda update python
#更新所需要的库 
conda update pandas 
conda update numpy 
conda update scipy 
conda update matplotlib 
conda update scikit-learn
#一次性更新anaconda下面所有的库(可能耗时较长时间) 
conda update --all
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numpy问题

1. 注意：安装scipy可能有问题：

   原因是scipy基于numpy+mkl，所以应该安装numpy+mkl：

​ 下载对应的轮子https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 我这里安装的是1.8.1对应的37版本

​ 按照前面的轮子安装方法安装。

​ 注意一定要放在对应环境的Scripts中。

2. 如果出现以下错误：

Original error was: DLL load failed: 找不到指定的模块。
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​ 则安装numpy-base

​ 在anconda官网上找到numpy-base的安装教程：

conda install -c anaconda numpy-base
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或者

conda install numpy-base
pip install numpy-base
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如果还是不能解决，请看前面vscode配置中的问题
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5.2skearn

conda install scikit-learn
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5.3pytorch

官网

加源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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因为我的显卡是AMD的，所以安装cpu版本：

输入：
conda install pytorch torchvision cpuonly
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注意，要将后面的 -c pytorch去掉，才会用清华的源。

会多次因为连接断开失败，多试几次即可。

验证，输入import torch即可。

5.4 linux安装gpu版本pytorch

注意不能使用conda安装，否则无法调用gpu，使用pip安装：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu100
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这里cu100表示cuda版本是10.0
具体可以参考官网pip安装的代码
检验安装是否成功：

python
Python 3.8.13 (default, Mar 28 2022, 11:38:47)
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
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返回True表示可以使用gpu。