人工智能：pip、conda配置、使用命令，以及个人安装过的包汇总（pip/conda） ---- python3.7_conda python=3.7

人工智能：pip、conda配置、使用，以及个人安装过的包汇总（pip/conda） ---- python3.7

一、准备工作 —— conda和pip配置

工欲善其事必先利其器，先准备下载加速器：

1. conda加速：

如安装jieba包，打开cmd命令窗口：

法1：-c 镜像源 加速

运行以下命令：
清华源：$conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ jieba
或 阿里云 等：$conda install -c https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/ jieba
注：国内知名的镜像源可参见我的另一篇博文：https://blog.csdn.net/Acegem/article/details/103153439

法2：永久设置

（1）清华源
使用清华提供的anaconda镜像
打开终端分别运行以下命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
1
2
3

（最后一行是设置显示下载通道地址的）
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
三行代码运行完，可以运行conda install jieba测试一下。
如果不想用，可以移除源，如：
$conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
（2）阿里源（推荐）
简单配置：

conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
1
2

正常上面简单配置即可！
详细配置：
打开终端，将下面命令一次性复制粘贴即可！

conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r

conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/Paddle
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/auto
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/biobakery
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/c4aarch64
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/caffe2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/deepmodeling
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/dglteam
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/fastai
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/fermi
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/idaholab
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/intel
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/matsci
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/menpo
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/mordred-descriptor
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/msys2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/numba
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/ohmeta
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/omnia
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/plotly
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/psi4
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch-test
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch3d
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pyviz
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/qiime2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/rapidsai
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/rdkit
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/simpleitk
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/stackless
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/ursky

conda config --set show_channel_urls yes
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

2. pip加速：

法1：-i 镜像源 加速

清华源：$pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或 阿里云等：$pip install jieba -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

法2：永久设置

同样可以将清华源设置成默认下载源
（1）清华源
方式一：命令导入

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set install.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
1
2

方式二：修改配置文件
直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\你的用户名\pip，新建文件pip.ini。内容：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
1
2
3
4
5

（这里trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 可写成 trusted-host=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn）
注：上面是针对windows。若Linux下，则修改 ~/.pip/pip.conf 或 ~/.config/pip/pip.conf (没有就创建一个文件夹及文件。文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)
（2）阿里源（推荐）
方式一：命令导入

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com
1
2

方式二：修改配置文件
Windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\你的用户名\pip，新建文件pip.ini。
Linux下，则修改 ~/.pip/pip.conf 或 ~/.config/pip/pip.conf (没有就创建一个文件夹及文件。文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)。
内容如下：

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
1
2
3
4
5

二、conda和pip使用命令

1. conda:

# 更新conda
conda update conda
conda update anaconda
conda update --all   # 自动检测并升级Anaconda管理器中所有可升级的库
conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator
conda update xxx   #更新xxx文件包

# 安装包
conda install xxx

# 虚拟环境
## 创建虚拟环境
conda create --name 自定义虚拟环境名 python=3.7
conda create --name 自定义虚拟环境名 python=3.7 numpy scipy
## 激活某个环境
conda activate 环境名
## 删除某个环境
conda remove --name 环境名 --all
## 复制某个环境
conda create --name 自定义新的虚拟环境名 --clone 旧的已存在的环境名
## 列出所有的环境
conda env list  # 或 conda info --envs
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

2. pip:

# 更新pip
python -m pip install -U pip
# 安装包
pip install xxx

# 检测包相互依赖问题
pip check
1
2
3
4
5
6
7

附：pip安装离线包

先到官方https://pypi.org/搜索下载包，如pdfplumber，如下图点击Download，
若是 .whl或 .tar.gz类型的，即可直接 pip install xx.whl 或 pip install xx.tar.gz

三、实例

个人安装过的一些包汇总（pip/conda）

• 下面的一些实例是pip方式下载，装了Anaconda的最好用conda下载（将pip改成conda），可以判断包之间的兼容性。
• 除了用命令安装，也可以打开Anaconda Navigator（以管理员打开），在Not installed里搜索安装。也很方便。比如：有的包安装时出现bug，可以试试此法！如：安装opencv即cv2 https://blog.csdn.net/Acegem/article/details/104096257
• 镜像源可以加速下载，可依个人情况 将自己的pip默认下载方式永久改成 清华/豆瓣/阿里之类的镜像网站。

例1. TensorFlow安装方法

前言

1）TensorFlow安装分为CPU和GPU，GPU功能强大处理快。CPU相当于一个大学教授能处理各种问题，而GPU相当于很多小学生能进行大量的基本算数运算，即能处理大量重复数据数据。GPU的概念是专为处理图像而提出的，它是集成在显卡上的芯片。对比，CPU是电脑的大脑进行计算的，而GPU是显卡的大脑。
2）好的电脑带GPU，如果自己的电脑带GPU，可以按照GPU版本的。如果不带GPU，那就用通用的CPU的。

CPU版本安装方法：

为了稳定，使用Anaconda Python3.6和TensorFlow1.8.0版本。

1. Python3.6版本的Anaconda：

到官网或清华镜像下载即可
如果目前的Anaconda是Python3.7，不必卸载重装，可以打开Anconada prompt或cmd直接用下面命令来降级到3.6
conda install python=3.6 等待提示(y/n?)输入y，大概10多分钟提示done降级完成。

注：
1.如下提示便是目前TensorFlow版本还不支持Python3.7版本，故要降级。
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow
2.Windows系统，如果电脑系统低于MicrosoftVC++ 2015，则安装一下vc_redist_x64.exe，官方下载地址：
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

2. TensorFlow1.8.0版本：

（1）在Anaconda prompt利用conda创建一个名为tensorflow（名字自定义）的Python3.6环境
conda create -n tensorflow python=3.6
（2）启动tensorflow环境：
conda activate tensorflow或activate tensorflow
注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：conda deactivate或deactivate
（3）安装tensorflow：
因为前面设置过镜像加速，所以命令直接装即可。
cpu版本：conda install tensorflow==1.8.0或pip install tensorflow==1.8.0
（4）测试TensorFlow，切换到Python下，输入以下代码：

注：如果显示没有导入TensorFlow module，则重启一下Anaconda Prompt窗口。后面安装Keras也是如此。
如此，则安装TensorFlow成功了。
（5）配置Pycharm：
新建工程-File-Settings–Project-Project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器，例如我的位置是：
再次运行代码测试下。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello world!")
session = tf.Session()
print(session.run(hello))
1
2
3
4

小问题：

• 代码运行 提示一：
  FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
  解决方法：
  numpy 1.17 版本过高，重新安装1.16版本
  pip install -U numpy==1.16.0
• 代码运行 提示二：
  I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
  解决方法：
  这个是警告，不影响，意思是你的 CPU 支持AVX AVX2 （可以加速CPU计算）。忽略即可。如果不想显示，写代码时可以加上下面代码：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 只显示 warning 和 Error
1
2

注：

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '1' # 默认，显示所有信息 
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '2' # 只显示 warning 和 Error 
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '3' # 只显示 Error
1
2
3

例2. keras 安装方法

法1. （干货）默认清华conda加速安装：

如果你设置了默认清华conda加速，则直接在Anconada Prompt输入conda install keras即可！
测试：
Anaconda Prompt窗口输入python回车，进入python编辑器，再输入：import keras回车，搞定！
注：如果显示没有导入Kerasmodule，则重启一下Anaconda Prompt窗口即可！

法2.下面说一下常见的官方命令（注意此方式容易出现bug）

由于keras还没有被添加到conda库里，所以需要用China的conda-forge第三方包管理器来安装，即官方给出的安装命令是conda install -c conda-forge keras，这里-c是china的意思。但是，有时候安装会出现下面的错误：
conda install -c conda-forge keras Collecting package metadata (repodata.json): failed CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch/repodata.json> Elapsed: -
这个因为安装下载国外软件，访问出现的类似https的ssl认证错误。网上给出的解决方法有：
将C:/Users/你的电脑用户名/.condarc文件打开，原文件内容为：

ssl_verify: true
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true
1
2
3
4
5
6

• 将里面- defaults一行删除，发现不行，（此法有时候管用！）
• 再将 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/一行也删除，还是不行。
• 将https改成http，也不行
• 自己又尝试着，将ssl_verify: true改成ssl_verify: false或者将此行也删除，还是没解决！
  崩溃吧？
  所以国外软件，为了避免上面错误，最好用我上面说的法1：先设置成默认的清华conda加速，再下载。