使用miniconda+jupyter

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anaconda3 使用中常见错误—— anaconda3 | 使用中常见错误 - 简书 (jianshu.com)

jupyter安装—— Miniconda3安装jupyter notebook_yi_yealt的博客-CSDN博客

miniconda卸载—— anaconda完全卸载方法_彻底卸载anaconda_小张dand的博客-CSDN博客

一 搭建环境(环境准备)

1 创建环境(虚拟环境)

conda create -n tensorflow2 python=3.8

2 激活环境

activate tensorflow2

3 查看所有存在的环境

conda info --envs

4 退出环境

conda deactivate

5 删除环境

conda remove -n tensorflow2.1 --all

6 修改环境名( 通过复制和删除操作实现重命名)

对要需要重命名的环境进行复制

# 这是简化的命令形式
conda create -n xxx-mnew --clone xxx-old
# 下面是完整的命令形式
conda create --name conda-new --clone conda-old

然后删除原有的conda环境:

conda remove -n xxx-old --all

二 下载包 (注意每个版本之间是否兼容)

1 查看已安装的包

# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境(xxxx)下已安装的包
conda list -n xxxxx

2 查找包的版本信息

# 查找package信息,例如查找numpy包信息,会列numpy的所有版本
conda search numpy

3 安装(多个)包

# 安装package,安装多个包用空格隔开
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
conda install -n xxxxx numpy pandas
conda install xxx

4 更新包/也可以更新python的版本

# 更新package
conda update numpy           # 更新numpy(当前活跃的环境)  
conda update -n xxxxx numpy  # 更新指定xxxxx环境下的numpy
conda update python          # 假设当前环境是python3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的最新版本

5 删除包

# 删除环境package
conda uninstall numpy
conda remove numpy           # 删除numpy包(当前活跃的环境)
conda remove -n xxxxx numpy  # 删除xxxxx环境下的包

6 彻底卸载anaconda (如果卸载不干净,下一次安装的时候可能会出现报错)

2.1 pip install 和conda install 的区别【link

 二者装的东西不在一个地方

  • conda install xxx:这种方式安装的库都会放在anaconda3/pkgs目录下,这样的好处就是,当在某个环境下已经下载好了某个库,再在另一个环境中还需要这个库时,就可以直接从pkgs目录下将该库复制至新环境而不用重复下载。
  • pip install xxx:分两种情况,一种情况就是当前conda环境的python是conda安装的,和系统的不一样,那么xxx会被安装到anaconda3/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages文件夹中,如果当前conda环境用的是系统的python,那么xxx会通常会被安装到~/.local/lib/python3.x/site-packages文件夹中
  • 三 与jupyter建立连接

    1 Jupyter的安装需要ipython

  • 已经安装有ipython,则直接进行Jupiter的安装
  • 没有安装ipython,使用Anaconda进行python环境的安装
  • 1 在已激活的环境下下载ipykernel

    conda install ipykernel

    2 建立连接:

    python -m ipykernel install --user --name (your_env_name)

    3 查看是否连接成功:

    jupyter kernelspec list

     4 如果没有jupyter,下载jupyter

    conda install jupyter notebook

    三 打开jupyter notebook

    1 win +R 快速打开‘运行’ 对话框,输入cmd ,回车

    2 直接输入

    jupyter notebook 

    会直接打开默认路径 。等待一点时间,会自动跳到浏览器;直接输入jupyter notebook [文件路径] 也可以。

    注意:黑窗口不能关掉,才能保证anaconda的运行

    在jupyter打开指定文件夹的方法:

    1、win+R 启动“运行” ,输入cmd 点确定

    2、输入cd /d xxxxxxx然后 回车,如:我想打开D:\Git\the-craft-of-selfteaching目录,就输入cd /d D:\Git\the-craft-of-selfteaching,然后回车

    3、输入jupyter notebook,回车,jupter notebook便会跳转至指定目录D:\Git\the-craft-of-selfteaching

    四 jupyter notebook如何切换环境

    1. 激活对应的环境

    source activate xxxx

    2. 然后安装ipykernel

    conda install ipykernel(conda install -c anaconda ipykernel)

    3.然后执行

    python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"

    4.再次启动jupyter notebook

    五 使用教程

    Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程 - 知乎 (zhihu.com)

     六 查看jupyter notebook每个单元格运行时间

    %%time  :(计算执行该单元cell的时间)
    %%timeit:(计算执行该单元cell的时间)

    %time  :(计算当前行的时间 )CPU time(CPU运行程序的时间), Wall time(Wall Clock Time,墙上挂钟的时间,也就是我们感受到的运行时间)。
    %timeit:(计算当前行的时间 )计时更为精确,这一命令会运行代码 r 次,每次 n 遍,再对 n*r 遍的结果取平均后,得到运行一遍代码的时间。

    1.打开anaconda-jupyter notebook,看有没有Nbextensions选项,如图

    2.如果有,请跳过步骤2。

    pip install jupyter_contrib_nbextensions
    jupyter contrib nbextension install --user

    3.打开Nbextensions,左上方的disable不勾选,检索time,勾选ExecuteTime。

     七 遇到问题

     问题一:Original error was: DLL load failed: 找不到指定的模块。

    解决方案: 不能直接打开jupyter notebook,激活环境后进入报错消失。