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关于anaconda创建新的python环境遇到的问题
我在之前安装了python3.6（这个版本是手动安装的），然后我安装了anaconda（它自带的python3.5），然后我想要安装TensorFlow，就想着新建一个python3.5.2的版本，发生了以下错误。
然后我想直接下载TensorFlow安装在root上，但是仍然报错！
有没有大神有什么办法解决
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是不是注册表的问题呢？ 有人碰到过吗？
准确详细的回答，更有利于被提问者采纳，从而获得C币。复制、灌水、广告等回答会被删除，是时候展现真正的技术了！
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匿名用户知道合伙人
作者：胡贲链接：来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。以下是主要步骤，前提是，拥有一个虚拟机，并且有ssh账号登陆。没有的同学可以自己在阿里云之类的服务商处申请，个人推荐”1元试用“1个月的微软云。一般这些主机服务商都会提供一个基本的教程，因此从设置主机直到创建账号，ssh登陆都应该不是什么问题。接下来，下载miniconda，一个科学计算环境管理软件，Anaconda的最小发型版本（假设运行的是64位Linux 虚拟机)：wget &&
然后安装：sudo bash Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh然后通过miniconda的环境管理软件，conda安装必要被ipython和ipython-notebook.conda install ipythonconda install ipython-notebook接下来，我们需要创建一个名为nbserver的配置。ipython profile create nbserver这将创建一个文件夹，其中包含一些原始的配置文件。我们跳转到这个文件夹进行一些配置cd ~/.ipython/profile_nbserver/由于ipython Notebook要求https连接，因此我们需要创建一个ssl证书。openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem命令执行后根据提示输入信息就好，当然，这个证书并未获得认证，因此用chrome之类的浏览器访问的时候会得到一些错误信息，这个问题我们一会儿说。接下来我们创建一个密文的密码。python -c &import IPprint IPython.lib.passwd()&运行之后进入一个创建密码hash值的小程序，根据提示输入你想用的安全口令：Enter password:Verify password:sha1:b86e933199ad:a02eda722.. #这是我的密码的hash值，后段被删除，你的密码得到的结果应该不同然后开始编辑配置文件，通过vi编辑文件的命令如下：vi ipython_notebook_config.py这个文件可能不存在，那么通过vi创建一个，配置文件的内容如下：c = get_config()# 所有matplotlib的图像都通过iline的方式显示c.IPKernelApp.pylab = 'inline'# 这一行指向我们刚刚创建的ssl证书c.NotebookApp.certfile = u'/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/mycert.pem'# 给出刚刚创建的密码的哈希值c.NotebookApp.password = u'sha1:b86e933199ad:a02e9592e5 etc... 'c.NotebookApp.ip = '*'#
给出运行的端口，ipython默认为8888c.NotebookApp.port = 8888#
禁止在运行ipython的同时弹出浏览器c.NotebookApp.open_browser = False编辑完成以后按两次shift+z 保存退出配置完毕以后就可以运行ipython Notebook的服务端了：jupyter notebook --config=/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/ipython_notebook_config.py
#给出你刚才创建的nbserver路径，这里为微软azure云默认的情况当然，微软云还需要配置一下服务器端的endpoint，将云主机的https端口(443)指向内部的8888端口。在你的浏览器地址栏输入：这时候会遇到https提示根证书并非认证证书，不用管这个提示继续进入，voila，你的ipython Notebook server架好啦！输入你刚才创建的密码，就可以开始像在本地一样使用了。
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anaconda管理环境
创建并激活一个环境
使用”conda create”命令，后边跟上你希望用来称呼它的任何名字：
conda create --name snowflake biopython11
这条命令将会给Biopython创建一个新的环境，位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes
激活这个新环境
Linux，OS X:source activate snowflakes11
Windows：activate snowflake11
新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径；去通过 conda create -h了解更多信息吧。
如果我们没有指定安装python的版本，conda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。
列出所有的环境
conda info -envis或者(-e)11
* 注意：conda有时也会在目前活动的环境前边加上号。**
切换到另一个环境(activate/deactivate)
为了切换到另一个环境，键入下列命令以及所需环境的名字。
Linux，OS X:source activate snowflakes11
Windows：activate snowflakes11
如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时，键入：
source deactivate11
Windows:deactivate11
复制一个环境
通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。
conda create -n flowers --clone snowflakes11
conda info –-envs11
来检查环境
删除一个环境
如果你不想要这个名为flowers的环境，就按照如下方法移除该环境：
conda remove -n flowers
Anaconda创建环境、删除环境、激活环境、退出环境
anaconda conda环境管理命令
Anaconda一些常见命令(Windows环境下)
【深度学习】Ubuntu16.04+Anaconda安装+换源+环境创建+tensorflow安装（3）
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使用anaconda管理多个隔离的Python环境
anaconda 环境查找虚拟环境
使用Anaconda进行环境和包的管理
Anaconda+Tensorflow环境安装与配置
Anaconda+用conda创建python虚拟环境
没有更多推荐了，
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '5865577',
container: s,
size: '300,250',
display: 'inlay-fix' > 
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conda 多环境切换
摘要：最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多练习源码都是基于2.x的,有些module在python3.x上没有,因此为装这些包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,一些常用的包都打包在里边了。安装完成之后也遇到了不少麻烦,可能是由于初学,不习惯用命令行的缘故,因此网上有不少中文教程,但总是解决不了我的问题,最后还是官方文档比较详细,在此翻译如下。原文地址:http:
最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多练习源码都是基于2.x的,有些module在python3.x上没有,因此为装这些包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,一些常用的包都打包在里边了。安装完成之后也遇到了不少麻烦,可能是由于初学,不习惯用命令行的缘故,因此网上有不少中文教程,但总是解决不了我的问题,最后还是官方文档比较详细,在此翻译如下。
原文地址:http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html
conda测试指南
在开始这个conda测试之前,你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda 注意:在安装之后,你应该关闭并重新打开windows命令行。
一、Conda测试过程:使用conda。首先我们将要确认你已经安装好了conda
配置环境。下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份。
测试python。然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装,以及安装另一个版本的python,还有在两个版本的python之间的切换。
检查包。我们将1)罗列出安装在我们电脑上的包,2)浏览可用的包,3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包。对于一些不能使用conda安装的包,我们将4)在Anaconda.org网站上搜索。对于那些在其它位置的包,我们将5)使用pip命令来实现安装。我们还会安装一个可以免费试用30天的商业包IOPro
移除包、环境以及conda.我们将以学习删除你的包、环境以及conda来结束这次测试。 二、完整过程
提示:在任何时候你可以通过在命令后边跟上--help来获得该命令的完整文档。例如,你可以通过如下的命令来学习conda的update命令。
conda update --help
1. 管理conda:
Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器。你肯定知道包管理器,它可以帮你发现和查看包。但是如果当我们想要安装一个包,但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时。你只需要几行命令,就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境。,这就是conda环境管理器的强大功能。 提示:无论你使用Linux、OS X或者Windows命令行工具,在你的命令行终端conda指令都是一样的,除非有特别说明。
检查conda已经被安装。
为了确保你已经在正确的位置安装好了conda,让我们来检查你是否已经成功安装好了Anaconda。在你的命令行终端窗口,输入如下代码:
conda --version
Conda会返回你安装Anaconda软件的版本。 提示:如果你看到了错误信息,检查你是否在安装过程中选择了仅为当前用户按安装,并且是否以同样的账户来操作。确保用同样的账户登录安装了之后重新打开命令行终端窗口。
升级当前版本的conda
接下来,让我们通过使用如下update命令来升级conda:
conda update conda
conda将会比较新旧版本并且告诉你哪一个版本的conda可以被安装。它也会通知你伴随这次升级其它包同时升级的情况。 如果新版本的conda可用,它会提示你输入y进行升级.
proceed ([y]/n)? y
conda更新到最新版后,我们将进入下一个主题。
2. 管理环境。
现在我们通过创建一些环境来展示conda的环境操作,然后移动它们。
创建并激活一个环境
使用conda create命令,后边跟上你希望用来称呼它的任何名字:
conda create --name snowflake biopython
这条命令将会给biopython包创建一个新的环境,位置在/envs/snowflakes 小技巧:很多跟在--后边常用的命令选项,可以被略写为一个短线加命令首字母。所以--name选项和-n的作用是一样的。通过conda -h或conda –-help来看大量的缩写。
激活这个新环境
Linux,OS X: source activate snowflakes
Windows:activate snowflake`
小技巧:新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径;去通过conda create -h了解更多信息吧。 小技巧:如果我们没有指定安装python的版本,donda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。
创建第二个环境
这次让我们来创建并命名一个新环境,然后安装另一个版本的python以及两个包 Astroid 和 Babel。
conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel
这将创建第二个基于python3 ,包含Astroid 和 Babel 包,称为bunnies的新环境,在/envs/bunnies文件夹里。 小技巧:在此同时安装你想在这个环境中运行的包, 小提示:在你创建环境的同时安装好所有你想要的包,在后来依次安装可能会导致依赖性问题(貌似是,不太懂这个术语怎么翻)。 小技巧:你可以在conda create命令后边附加跟多的条件,键入conda create –h 查看更多细节。
列出所有的环境
现在让我们来检查一下截至目前你所安装的环境,使用conda environment info 命令来查看它:
conda info --envs
你将会看到如下的环境列表:
conda environments:
snowflakes * /home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies
root/home/username/miniconda
确认当前环境
你现在处于哪个环境中呢?snowflakes还是bunnies?想要确定它,输入下面的代码:
conda info -envis
conda将会显示所有环境的列表,当前环境会显示在一个括号内。
(snowflakes)
注意:conda有时也会在目前活动的环境前边加上*号。
切换到另一个环境(activate/deactivate)
为了切换到另一个环境,键入下列命令以及所需环境的名字。
Linux,OS X: source activate snowflakes
Windows:activate snowflakes
如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时,键入:
Linux,OS X: source deactivate
Windows: deactivate
当该环境不再活动时,将不再被提前显示。
复制一个环境
通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。
conda create -n flowers --clone snowflakes
通过conda info –-envs来检查环境 你现在应该可以看到一个环境列表:flowers, bunnies, and snowflakes.
删除一个环境
如果你不想要这个名为flowers的环境,就按照如下方法移除该环境:
conda remove -n flowers --all
为了确定这个名为flowers的环境已经被移除,输入以下命令:
conda info -e
flowers 已经不再在你的环境列表里了,所以我们知道它被删除了。
学习更多关于环境的知识
如果你想学习更多关于conda的命令,就在该命令后边跟上 -h
conda remove -h
3. 管理Python
conda对Python的管理跟其他包的管理类似,所以可以很轻松地管理和升级多个安装。
检查python版本
首先让我们检查那个版本的python可以被安装:
conda search --full --name python
你可以使用conda search python来看到所有名字中含有“python”的包或者加上--full --name命令选项来列出完全与“python”匹配的包。
安装一个不同版本的python
现在我们假设你需要python3来编译程序,但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级,你可以创建并激活一个名为snakes的环境,并通过下面的命令来安装最新版本的python3:
conda create -n snakes python=3
&Linux,OS X:source activate snakes
&Windows: activate snakes
小提示:给环境取一个很形象的名字,例如“Python3”是很明智的,但是并不有趣。
确定环境添加成功
为了确保snakes环境已经被安装了,键入如下命令:
conda info -e
conda会显示环境列表,当前活动的环境会被括号括起来(snakes)
检查新的环境中的python版本
确保snakes环境中运行的是python3:
python --version
使用不同版本的python
为了使用不同版本的python,你可以切换环境,通过简单的激活它就可以,让我们看看如何返回默认2.7
&Linux,OS X: source activate snowflakes
&Windows:activate snowflakes
检查python版本:
确保snowflakes环境中仍然在运行你安装conda时安装的那个版本的python。
python --version
注销该环境
当你完成了在snowflakes环境中的工作室,注销掉该环境并转换你的路径到先前的状态:
&Linux,OS X:source deactivate
&Windows:deactivate
现在让我们来演示包。我们已经安装了一些包(Astroid,Babel和一些特定版本的python),当我们创建一个新环境时。我们检查我们已经安装了那些包,检查哪些是可用的,寻找特定的包并安装它。接下来我们在Anconda.org仓库中查找并安装一些指定的包,用conda来完成更多pip可以实现的安装,并安装一个商业包。
查看该环境中包和其版本的列表:
使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中,或者确保某些包已经被安装了或被删除了。在你的终端窗口中输入:
conda list
使用conda命令查看可用包的列表
一个可用conda安装的包的列表,按照Python版本分类,可以从这个地址获得: http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html
查找一个包
首先让我们来检查我们需要的这个包是否可以通过conda来安装:
conda search beautifulsoup4
它展示了这个包,所以我们知道它是可用的。
安装一个新包
我们将在当前环境中安装这个Beautiful Soup包,使用conda命令如下; conda install --name bunnies beautifulsoup4 提示:你必须告诉conda你要安装环境的名字(-n bunies)否则它将会被安装到当前环境中。 现在激活bunnies环境,并且用conda list来显示哪些程序被安装了。
&Linux,OS X:source activate bunnies
&Windows:activate bunnies
所有的平台:
conda list
从Anaconda.org安装一个包
如果一个包不能使用conda安装,我们接下来将在Anaconda.org网站查找。Anaconda.org向公开和私有包仓库提供包管理服务。Anaconda.org是一个连续分析产品。 提示:你在Anaconda.org下载东西的时候不强制要求注册。 为了从Anaconda.org下载到当前的环境中,我们需要通过指定Anaconda.org为一个特定通道,通过输入这个包的完整路径来实现。 在浏览器中,去 http://anaconda.org 网站。我们查找一个叫“bottleneck”的包,所以在左上角的叫“Search Anaconda Cloud”搜索框中输入“bottleneck”并点击search按钮。 Anaconda.org上会有超过一打的bottleneck包的版本可用,但是我们想要那个被下载最频繁的版本。所以你可以通过下载量来排序,通过点击Download栏。 点击包的名字来选择最常被下载的包。它会链接到Anaconda.org详情页显示下载的具体命令:
conda install --channel https://conda .anaconda.ort/pandas bottleneck
检查被下载的包
conda list
通过pip命令来安装包
对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包,我们通常可以用pip(“pip install packages”的简称)来安装包。 提示: pip只是一个包管理器,所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python,因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包,和vice versa(此处不会翻译)。pip和conda都集成在Anaconda或miniconda里边。
我们激活我们想放置程序的环境,然后通过pip安装一个叫“See”的程序。
&Linux,OS X: source activate bunnies
&Windows:activate bunnies
pip install see
检查pip安装
检查See是否被安装:
conda list
安装商业包
安装商业包与你安装其他的包的过程异常。举个例子,让我们安装并删除一个更新的商业包的免费试用 IOPro,可以加速你的python处理速度:
conda install iopro
提示:除了学术使用,该版本在30天后试用期满
你现在可以安装以及检查你想用conda安装的任何包,无论使用conda命令、从Anaconda.org下载或者使用pip安装,无论开源软件还是商业包。
5. 移除包、环境、或者conda
如果你愿意的话。让我们通过移除一个或多个试验包、环境以及conda来结束这次测试指导。
假设你决定不再使用商业包IOPro。你可以在bunnies环境中移除它。
conda remove -n bunnies iopro
确认包已经被移除
使用conda list命令来确认IOPro已经被移除了
conda list
我们不再需要snakes环境了,所以输入以下命令: conda remove -n snakes --all
确认环境被移除
为了确认snakes环境已经被移除了,输入以下命令:
conda info --envis
snakes不再显示在环境列表里了,所以我们知道它已经被删除了
删除condaLinux,OS X: 移除Anaconda 或 Miniconda 安装文件夹 rm -rf ~/miniconda ORrm -rf ~/anacondaWindows: 去控制面板,点击“添加或删除程序”,选择“Python2.7(Anaconda)”或“Python2.7(Miniconda)”并点击删除程序。
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