计算机视觉入门(二)——配置Anaconda环境管理
qiyuwang 2024-10-27 14:11 9 浏览 0 评论
在做视觉项目开发时，利用python环境较为普遍，在实际部署时利用C++效率较高。作为开发人员，需要了解自己的开发环境，对不同的项目开发环境进行管理。python2和python3有许多地方不兼容，所以对python环境要有一个管理，不能总变更系统的python环境与安装包，否则一旦包与包冲突或者存在依赖问题，小白只好重装系统，得不偿失。所以笔者认为在安装好Ubuntu系统之后，应优先安装Anaconda环境管理软件，这样一旦环境配置错误，只需要删除Anaconda中得子环境即可，系统环境还是很干净的。
1.到Anaconda的官网（https://www.anaconda.com/）找到对应版本的Anaconda下载，对于Ubuntu16.04或更高版本，一般下载linux系统对应python3.7版本的Anaconda，通常是以.sh为后缀的文件，这个文件下载后，在Ubuntu中找到其下载保存的路径，打开终端，利用bash命令执行此文件（输入如bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh）
2.在安装过程中根据提示选择输入yes或no，一般一路yes到最后是否安装vscode时候选择no，因为我们并不需要安装vscode，这属于捆绑软件，并不影响anaconda使用，需要时可自行安装vs code。
3.图形化界面操作。在安装好之后，输入命令anaconda-navigator就可以看到anaconda的图标了，之后等一会就会进入图形化界面，可以根据需要建立子环境，在子环境下添加各种包。
4.由于图形化界面操作效率很低（很慢且卡），建议掌握一般的命令行操作命令。例如创建一个名叫py35的子环境，其python版本为3.5（conda create --name py35 python=3.5），进入py35子环境（source activate py35）这时候看到命令行前面有一个（py35）的小帽子，ok了，你可以为所欲为了，实在不行就删除这个环境（conda remove --name py35 --all）。
5.在建立新环境时，默认会导入之前你下载的依赖包，所以新建环境速度会很慢，可以用 --no-default-packages（如conda create --name python35 python=3.5 --no-default-packages）来建立一个新的干净的环境。
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