Anaconda安装-超详细版(2023)

电玩女神 2024-03-25 18:04 76阅读 0赞

#### Anaconda安装 - 超详细版（2023） ####

*   *  前言：
     *  彻底卸载python
     *  Anaconda下载地址
     *  安装详细步骤
     *  配置环境变量
     *  检验安装是否成功
     *  更改conda源（后续安装第三方库可以加快速度）
     *  超详细彻底卸载Anaconda教程
     *  Tensorflow-gpu 安装

### 前言： ###

在学习机器学习时，一般都会使用Anaconda。

Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很多好的工具整合在一起，极大地简化了使用者的工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。

> 有小伙伴纠结先安装python还是安装anaconda，这边的建议是装anaconda，就不需要单独装python了，因为anaconda自带python，且安装了anaconda之后，默认python版本是anaconda自带的python版本。

**Anaconda的安装分两种情况：**

**情况一**：电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉（**装Anaconda时先卸python**）

**情况二：** 电脑目前装了python，但想保留它 (**比较复杂，请参考网上其他教程 !**)

### 彻底卸载python ###

首先利用 **电脑管家自带的卸载工具** 将**python卸载**，并且**手动删除[安装目录][Link 1]中的文件**（这部分十分简单就不详细介绍了），接下来删除环境变量：

**第一步**： 计算机（右键）→属性→高级系统设置→（点击）环境变量

![在这里插入图片描述][d44c7bc12dc8437088a974f43f7dd5e7.png]

**第二步**： 查看用户自己设置的环境变量，也就是上面那一栏，找到path，双击path后面的值，进入查看自己设置过的环境变量

![在这里插入图片描述][6194ddc51f034c5ab317b0d18cb64d7b.png]

**第三步**：将安装python的变量全部删除，如图中两个值，都选中，然后点击删除，再确定 （**如果卸载完python的时候环境变量自动删掉了就不用管！**）

![在这里插入图片描述][0c54b1a4e349491aa629292dc7baa5ba.png]

**注**：在退出时，不要忘记外面还有几个确认按钮，也需要点击，不要直接叉掉，否则并没有保存设置。  
![在这里插入图片描述][c98a710aa3864c58997ba1627580537d.png]  
ok,到此处就彻底将python卸载完整啦！

### Anaconda下载地址 ###

*  **注：在Anaconda安装的过程中，比较容易出错的环节是环境变量的配置，所以大家在配置环境变量的时候，要细心一些。**

**方法一：** 登录[Anaconda官网][Anaconda]。  
![在这里插入图片描述][ab695aacff8246fc819bf758561505be.png]

*  进去是这样的，直接点击"Download"即可。（必须要是Windows环境且是64位）

**方法二：** 官网下载太慢了，推荐下载地址：\*\* [点击这里到清华镜像站下载][Link 2]

![在这里插入图片描述][5f9ce6531f3d461c9702899a428d61fe.png]

### 安装详细步骤 ###

1.  双击下载好的安装包

![在这里插入图片描述][dd40b8460d844798badefc642f6a2ea5.png]

1.  点击 Next

![在这里插入图片描述][153c550ab43841d28cb49ca2a46e0fa7.png]

1.  点击 I Agree

![在这里插入图片描述][ae228ea578e74fa6b1c38a3f3d21bef5.png]

1.  选择 All Users

![在这里插入图片描述][ac3e34deec794b5480f908b4feb1ff02.png]

1.  **选择安装路经**，这里一定要选择除了C盘的盘哇！！

![在这里插入图片描述][1c5d0e86b64549fd99cca35159eadbf3.png]

1.  **只选择第二项**，第二项是说要默认使用python的版本，后期**手动添加环境变量**，

![在这里插入图片描述][dbc1c49b3edc475191a9dd92e1458a4f.png]

1.  点击Install，安装需要等待一会儿。

![在这里插入图片描述][3bc23883180c48599a75620bd30c70c9.png]

1.  点击Next:

![在这里插入图片描述][c6b0bdcbe5844e57b064013eb2ac0034.png]

1.  对于两个“learn”，都取消打勾，不用打开去看了，耽误时间。

![在这里插入图片描述][520e7bcb9c04415ba1246ac66ac0ee33.png]

1.  然后就等待它安装好，安装好后我们需要手动配置环境变量。

### 配置环境变量 ###

计算机（右键）→属性→高级系统设置→（点击）环境变量  
![在这里插入图片描述][76381401b43547f2b1efd2ea494c2fdd.png]  
在下面**系统变量**里，找到并点击Path  
![在这里插入图片描述][e769e02f66f84211a272a839077d09a4.png]  
在编辑环境变量里，点击新建  
![在这里插入图片描述][81928b3e4cac4f01b645208cef748de9.png]  
输入下面的五个环境变量。（这里不是完全一样的！你需要将以下五条环境变量中涉及的到的"D:\\WorkSoftware\\Install\\Anaconda3"都修改为你的Anaconda的安装路径）

D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3
    D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Scripts
    D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\bin
    D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
    D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\usr\bin

> **简要说明五条路径的用途**：这五个环境变量中，1是Python需要，2是conda自带脚本，3是jupyter notebook动态库, 4是使用C with python的时候

![在这里插入图片描述][ae07d27fc4c944b78a60a70336b619f0.png]  
新建完成后点击**确定**！

### 检验安装是否成功 ###

同时按 win + r ，输入cmd，在弹出的命令行查看anaconda版本，输入 ：

conda --version

![在这里插入图片描述][2bf8ee882e394a7ab50b329031b400ab.png]  
输入：

python

![在这里插入图片描述][2c5f3a139ed248629cc22394ca3f0af0.png]  
若出现版本号，即代表配置成功！

在电脑屏幕左下角的Windows徽标键这里，选择点击绿色圈圈Anaconda Navifator将其打开  
![在这里插入图片描述][98ca231a879c4e4fa52d5640561d14f7.png]  
出现此界面即为安装成功：  
![在这里插入图片描述][48b2ff65337748d4b66623d22a7bab6b.png]

到这里，基本的安装和设置就好啦！

### 更改conda源（后续安装第三方库可以加快速度） ###

使用

conda install 包名

安装需要的Python包非常方便，但是官方服务器在国外，下载龟速，国内清华大学提供了Anaconda的镜像仓库，我们把源改为 清华大学镜像源

**在Anaconda prompt中操作：**

![在这里插入图片描述][bc26853f6c6642eaaff0b4a3d72a46e6.png]

在命令行输入以下命令，即可

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    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/cloud/msys2/
     
    //设置搜索时显示通道地址
    conda config --set show_channel_urls yes

![在这里插入图片描述][d54446e89fb14e52843fe6ef3c86cd61.png]

查看是否修改好通道：

conda config --show channels

![在这里插入图片描述][e7db6b48389549e08cb7f2cbc1d2864e.png]

恢复默认源

conda config --remove-key channels

删除旧镜像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加新镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

### 超详细彻底卸载Anaconda教程 ###

[彻底卸载Anaconda教程，转载！][Anaconda 1]

### Tensorflow-gpu 安装 ###

如果要做深度学习，可能要安装tensorflow、pytorch 等，有需要安装tensorflow-gpu的小伙伴，可以参考我另一篇博客：

[Tensorflow-gpu保姆级安装教程][Tensorflow-gpu]

[Link 1]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%9F%A5%E7%9C%8Bpython%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%B7%AF%E5%BE%84&t=&u=&urw=
[d44c7bc12dc8437088a974f43f7dd5e7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/cc2ebcbe45b74c449be959d2f3171ced.png
[6194ddc51f034c5ab317b0d18cb64d7b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/f98da0d7299440c6af59e2b165513f3e.png
[0c54b1a4e349491aa629292dc7baa5ba.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/e3625067d38748a5804a8f6d7e01b3d2.png
[c98a710aa3864c58997ba1627580537d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/d1a02cbdea604fe684f6f1368c4d731a.png
[Anaconda]: https://www.anaconda.com/
[ab695aacff8246fc819bf758561505be.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/98d89cbad54f4cfda894c0d3d019b3d0.png
[Link 2]: https://repo.anaconda.com/archive/
[5f9ce6531f3d461c9702899a428d61fe.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/d7130c3c2af7400db457759ad7f1b618.png
[dd40b8460d844798badefc642f6a2ea5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/88978b3f03184d03b4f2d1ff0d4e62b6.png
[153c550ab43841d28cb49ca2a46e0fa7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/2a065a55671e4c4f97808132a527bfef.png
[ae228ea578e74fa6b1c38a3f3d21bef5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/643df8cacf9a4af7b052ad177f3d8cae.png
[ac3e34deec794b5480f908b4feb1ff02.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/eea0497667244c6a9243f556e5209e17.png
[1c5d0e86b64549fd99cca35159eadbf3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/f8a66be6b90e41b4a89cf2808575ea1b.png
[dbc1c49b3edc475191a9dd92e1458a4f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/6c2400d24f054dbf8dafd4efa9d23475.png
[3bc23883180c48599a75620bd30c70c9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/1893319806b645aeafd01c4322c81044.png
[c6b0bdcbe5844e57b064013eb2ac0034.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/177662d3dc224346b8224576ed7d7c19.png
[520e7bcb9c04415ba1246ac66ac0ee33.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/624ee70fa93b41efbb2de979a3de586e.png
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[e769e02f66f84211a272a839077d09a4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/ff1d3ef566294f0d80a72016e2254ac7.png
[81928b3e4cac4f01b645208cef748de9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/94a4fb245366434b880853aaac655f7f.png
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[2bf8ee882e394a7ab50b329031b400ab.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/dd4ceb06aaba4965b06624a022caa570.png
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[98ca231a879c4e4fa52d5640561d14f7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/f5e6df8d498a41f6b5f845f860ec74d8.png
[48b2ff65337748d4b66623d22a7bab6b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/c30f29e92dd5457a93ef67071f934ddb.png
[bc26853f6c6642eaaff0b4a3d72a46e6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/d901ef27864547018cd32fe10caeb583.png
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[e7db6b48389549e08cb7f2cbc1d2864e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/25/d00f8d6b3a474d8880c3c61f8d7f45ce.png
[Anaconda 1]: https://blog.csdn.net/qq_45344586/article/details/129282889?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22129282889%22%2C%22source%22%3A%22qq_45344586%22%7D&fromshare=blogdetail
[Tensorflow-gpu]: https://blog.csdn.net/weixin_43412762/article/details/129824339