现在 python3 已经成为主流的 python 环境, 大部分的 package 都兼容 python3, 仍然有一小部分, 或者说是某一领域的 package 需要使用 python2 本人现在主要在利用 python 做机器学习和深度学习, 因此对 python2 还是有一定的需求
对于一般的 package 而言, python3 都已经很好的兼容, 学习机器学习, 基本上直接安装 Anaconda3 即可而深度学习大多数的框架对 windows 支持的不是很好, 而且部分框架还对 python 的版本有一定的要求, name 最理想的情况是, 机子上可以同时拥有两个 python 的环境
方法有两个, 1. 直接安装多个 python 解释器或者多个版本的 Anaconda2. 利用 virtualenv 或者 conda env 来创建多个 python 虚拟环境相比之下第二种方法会比较好因为他可以创建出多个不同版本的 python 环境供开发使用
由于做深度学习需要使用 theano 框架, 而他对于 python 和 package 的版本有特定的要求, 因此打算创建一个虚拟的环境来单独运行 theano
本机环境: windows 10Anaconda3python3.6
python 虚拟环境
不考虑底层的技术, python 虚拟环境就类似于 Docker 这类的容器, 它可以创建多个相互隔离的 python 环境来运行不同的脚本在没有 conda 之前, 使用 virtualnev 来实现, 而现在 conda 不仅可以作为包管理工具, 同时也能创建虚拟环境下面是 conda 有关于虚拟环境的一些用法官方文档可做参考
常用命令
查看命令
- conda env --help #查看帮助
- conda env list #列出所有的虚拟环境
conda list --name [虚拟环境名] #查看指定虚拟环境下的 package
虚拟环境操作命令
# 创建
conda create --name [虚拟环境名] [python 的版本] [需要的包]
- eg:
- conda create --name myenv
- conda create --name myenv python=2.7
- conda create --name myenv pytohon=2.7 numpy scipy
- # 克隆
conda create --name [虚拟环境名] -- clone [colne 的环境]
- eg:
- # 创建一个和原 python 环境一样的虚拟环境
- conda create --name mybase --clone base
- # 删除
conda remove --name [虚拟环境名] -all
# 激活取消 (默认的环境是 base)
activate [虚拟环境名]
deactivate [虚拟环境名]
虚拟环境激活后, 在 cmd 中输入 python, 显示的就是一个新的环境
package 的安装
可以在创建环境的时候跟上需要的 package, 也可以创建完再添加
# 先切换当前的环境再安装
activate [虚拟环境名]
- conda install [package_name]
- # 直接安装
conda list --name [虚拟环境名] [package_name]
# 安装指定版本的 package
一般直接 install package 就可以了, 有些特定的 package 就需要指定版本了
- conda install [package_name]=[version]
- eg:
- conda install numpy=0.12.0
安装 theano 框架
据说 windows 下安装 theano 坑比较多, 不过我装下来还是比较顺利的
创建 env
由于 theano 只支持大 py3.5, 目前机子里的版本是 3.6, 所以我们索性创建一个 py27 的 env
conda create --name theano_py27 python=2.7
创建成功后, 可以查看当前的 env
activate theano_py27
激活新的 env, 根据上图安装需要 package
conda install scipy=0.17.0 mkl-service
接下来就可以安装 theano 了此处需要安装的 package 比较多, 需要一定的时间
conda install theano
安装完成后, 可以进行测试 >>> import numpy>>> import theano.tensor as T>>> from theano import function>>> x = T.dscalar('x')>>> y = T.dscalar('y')>>> z = x + y>>> f = function([x, y], z)
切换完之后, 在 cmd 中输入 python, 可以发现, 已经由原来的 3.6 变成 2.7 了
在 pycharm 中使用虚拟环境
创建了新的 env 之后, 打开 pycharm, 添加新的解释器即可一般在 Anaconda\env \ 目录下
这样就 OK 了
参考文献
- theano-Windows Installation Instructions
- Conda User guide
Anacodna 之 conda 与 virtualenv 对比使用教程, 创建虚拟环境
Conda-Anaconda 的虚拟环境和包管理功能
python 深度学习 theano 环境搭建 / 安装
来源: https://www.cnblogs.com/Sinte-Beuve/p/8597429.html