机器学习筑基篇，Ubuntu 24.04 安装使用 Anaconda 工具包_ubuntu24.04 anaconda

官网地址：https://www.anaconda.com

Anaconda VS Miniconda

描述：在新手进行机器学习环境搭建，在选择安装 Anaconda 时通常比较茫然，是选择安装Anaconda 还是 Miniconda 呢？

实际上 Anaconda 和 Miniconda 都包含 conda 软件包和环境管理器，下表展示出其差异：

选择建议：

• 如果你是刚开始进行机器学习的话，建议安装 Anaconda Distribution，它包括 250 多个标准数据科学和机器学习包，在学习时就不用再额外再安装了，除此之外，还包含了如 Jupyter Notebooks 和 Spyder 图形用户界面 （GUI）等工具。

• 如果你只是需要下载指定的包而不是整体下载，建议安装 Miniconda，其仅包括 conda、Python 和其他一些包，而且占用的空间也较少！

参考地址：docs.anaconda.com

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安装 Anaconda

系统要求

• 操作系统：Windows 10 或更高版本、64 位 macOS 10.13+ 或 Linux，包括 Ubuntu、RedHat、CentOS 7+ 等。

• 系统架构：Windows-64位x86;MacOS-64位x86和M1;Linux- 64 位 x86、64 位 aarch64 （AWS Graviton2）、64 位 Power8/Power9、s390x（Linux on IBM Z 和 LinuxONE）。

• 磁盘空间：大于5 GB 磁盘空间才能下载和安装。

• 许可证：个人和小型组织（<200 名员工）免费。大型组织以及嵌入或镜像 Anaconda 的任何人都需要付费许可证。

温馨提示：若要在较旧的操作系统上使用 Anaconda，可访问 docs.anaconda.com/anaconda/install/old-os/  页面查看旧操作系统对应 Anaconda 版本！

安装步骤

Step 1.默认情况下，anaconda navigator包与anaconda Distribution一起安装，并包括依赖包qt，但某些版本的Anaconda Distribution可能需要安装以下扩展依赖项，所以我们进行安装，此处仍然以《AIGC学习之路专栏》中的Ubuntu 24.04 TLS 为基础环境。

# Debian 
apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6+
 
# Ubuntu 24.04
apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2t64 libxi6 libxtst6

Step 2.访问 Anaconda 的归档仓库 repo.anaconda.com/archive 网址，并根据其系统架构选择对应的安装版本，当然也可以采用下述命令在你机器学习的工作站中下载。

# For example, https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
# All installers can be found at repo.anaconda.com/archive/
 
# 目前最新版本为 2024.06-1
INSTALLER_VERSION="2024.06-1"
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-${INSTALLER_VERSION}-Linux-x86_64.sh
 
# 验证安装包完整性
shasum -a 256 Anaconda3-${INSTALLER_VERSION}-Linux-x86_64.sh
  # 539bb43d9a52d758d0fdfa1b1b049920ec6f8c6d15ee9fe4a423355fe551a8f7  Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

Step 3.在Linux X86安装 Anaconda，可运行以下命令, 按 Enter 键查看许可协议并按住 Enter 键进行滚动，输入以同意许可协议 yes，默认安装位置为 PREFIX=/home/<USER>/anaconda3, 我将其更改到 PREFIX=/data/anaconda3 中

bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
 
Please, press ENTER to continue
>>> ENTER
 
Do you accept the license terms? [yes|no]
>>> yes
 
Anaconda3 will now be installed into this location:
/root/anaconda3
 
  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below
 
[/root/anaconda3] >>> /data/anaconda3
PREFIX=/data/anaconda3

Step 4.显示下述信息时建议您输入“yes”，通过运行来初始化 Anaconda Distribution，最后安装程序完成并显示，“感谢您安装 Anaconda3”！

You can undo this by running `conda init --reverse $SHELL`? [yes|no]
[no] >>> yes
 
# 您已选择完全不让conda修改您的shell脚本。
# 要在当前shell会话中激活conda的基本环境，请执行以下操作：
# eval "$(/data/anaconda3/bin/conda shell.YOUR_SHELL_NAME hook)"
 
# 要安装conda的shell功能以便于访问，请先激活，然后：
conda init
 
# Thank you for installing Anaconda3!  表示，安成功是不是很简单！

Step 5.安装成功后，关闭并重新打开终端窗口或输入source ~/.bashrc命令以刷新终端。

# 临时生效
export PATH=/data/anaconda3/bin:$PATH
 
echo $PATH
/data/anaconda3/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/snap/bin

Step 6.您还可以控制 shell 是否在每次打开时激活了基本环境，请根据需求打开或关闭。

# 默认情况下，设置基本环境处于激活状态
conda config --set auto_activate_base True
 
# 默认情况下，设置基本环境处于禁用状态
conda config --set auto_activate_base False
 
# 只有在首先运行了conda-init的情况下，上述命令才有效, conda-init 在4.6.12及更高版本中可用

Step 7.安装 Anaconda Distribution 后可以打开 Anaconda Navigator 或者 conda 命令进行验证安装。

# 方式1.运行以下命令验证安装是否成功：
conda list - 如果Anaconda Distribution安装成功，将显示活动环境中安装的软件包及其版本的列表。

方式2.使用普通用户 weiyigeek 权限运行以下命令打开 Anaconda Navigator ：

# 环境变量
tee -a /home/weiyigeek/.bashrc <<'EOF'
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/data/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/data/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/data/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/data/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
EOF
 
# 刷新环境变量
source /home/weiyigeek/.bashrc
 
# 执行
anaconda-navigator

至此，Anaconda 工具已经在我们机器学习环境中安装完毕！

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使用 Anaconda

描述: 下来就跟随UP主来一起完成，你的第一个Python程序，Hello Anaconda！从Navigator启动开发环境应用程序

我们将首先使用Anaconda Navigator进行一些简短的练习，以启动两个不同的集成开发环境（IDE），Spyder和Jupyter Notebook, 又或者 Python Cli。

1.在Jupyter Notebook中运行Python

Step 1.在Anaconda Navigator中，单击Jupyter Notebook图标以启动Jupyter Notebook，或者命令行中执行jupyter-netbook命令，Jupyter Notebook 将在新的浏览器窗口（或新的选项卡）中启动。

Step 2.单击“新建”下拉列表，使用您安装的Python版本创建一个新笔记本（HelloAnaconda.ipynb），之后在 netbook 中输入以下代码，保存你的笔记本。

2.在命令中运行Python

您可以使用许多命令行界面（CLI）选项,Anaconda 建议Windows用户使用Anaconda Prompt，而欢迎macOS和Linux用户使用他们熟悉的任何CLI。

Step 1.启用 Python 需要在初始化conda或激活基本环境，输入 python 进入到交互界面。

Step 2.在显示了 >>> 后输入 print("Hello, Anaconda!") 语句按 Enter键或回车键时，程序将运行。

至此，运行的第一个 Hello Anaconda 程序完毕，这也象征着我们机器学习环境搭建完毕！

在后续章节中，我们将会使用 Jupyter Notebook 编写机器学习相关示例代码，并一一介绍相关的一些算法以及scipy、pandas和numpy、tensorflow 等机器学习和深度学习常用的Python模块包进行实践。

最后，建议大家通过 Jupyter Notebook 把自己练习的代码和理解记录下来，形成自己的学习笔记，如果你只是浏览阅读，恐收效甚微。

所以，想和UP主一起学习交流《机器学习和深度学习》的看友，请一定要关注公众号：全栈工程师修炼指南，回复关键字 加群 共同学习进步。

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