目录

1.Anaconda和Python的关系

2.Anaconda的安装

3.检验是否安装成功、及常用命令

1.检验Anaconda、模块等是否安装完成：

2.查询当前有几个环境

3.激活（切换）、关闭环境变量

4.添加环境变量

5.删除环境变量

6.查看该环境下包信息

7.安装第三方包、卸载第三方包

4.Downloaded bytes did not match Content-Length解决方案（清华镜像源）

设置清华镜像源：

5.安装Pytorch

1.首先添加清华镜像源

2.进入官网https://pytorch.org/

3.检查安装是否完成—— 输入：>>>import torch  不报错即可。

6.Pycharm

1.版本汉化：

2.添加环境

7.Jupyter Notebook

安装：

移除：

关于jupyter启动时的错误：

1.Anaconda和Python的关系

Anaconda是Python的发行版  Anaconda = Python + （NumPy、SciPy 等常用第三方库 ）+ IDE。进，行深度学习运算时需要许多Python库，自己一个个下载很麻烦，用Anaconda可以包括其中很多的库。

2.Anaconda的安装

Anaconda的安装会有如下步骤

其中选项一是添加Anaconda的路径到环境变量中。

情况一：如果电脑中未下载python，选项一和选项二全部勾选。

情况二：如果电脑中已经有了python，最方便的做法是将Python卸载后，再勾选选项一和选项二；若不想卸载Python，勾选选项一和选项二，下载完了后，再将原Python的环境路径删掉（Python和Anaconda都是Python的环境，如果不删掉原Python环境路径，则不会执行Anaconda中的Python。其实使用Anaconda后，原Python就没有用了，所以建议前者的方法。）

特别注意：若安装完了后，在cmd中输入python没有反应，需要检查环境变量，大概率是环境变量没有Anaconda路径。

安装方法可参考：https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887

3.检验是否安装成功、及常用命令

安装完成后需要检验是否安装成功：

1.检验Anaconda、模块等是否安装完成：

[code]Anaconda：
conda --version   或   python

模块（pytorh或者numpy模块等）：
直接  import pytorch   或者   import numpy

2.查询当前有几个环境

[code]conda env list

3.激活（切换）、关闭环境变量

[code]activate your_env_name
deactivate your_env_name

4.添加环境变量

[code]conda create -n python37 python=3.7
或者
conda create --name python37 python=3.7

解释：python37是你的环境名，可以任意起名  python=3.7是该环境使用的python版本号

但是上述加入的环境变量，只有几个基础包，如果想要更多的话（例如numpy等等），就在命令最后加一个anaconda

例如：conda create -n python3.7 python=3.7 anaconda

5.删除环境变量

[code]conda remove -n python37 --all

6.查看该环境下包信息

[code]conda list

7.安装第三方包、卸载第三方包

和上面的添加、卸载环境变量一样，一定要加上环境名，否则会自动安装到默认环境中。

安装：

[code]conda install -n your_env_name requests
或者
pip install -n your_env_name requests

例如：conda install -n python27 numpy

指定包的版本：conda install -n your_env_name numpy=1.14

如果要同时安装多个包，可以输入：conda install pandas numpy

卸载：

[code]conda remove -n your_env_name requests
或者
pip uninstall -n your_env_name requests

4.Downloaded bytes did not match Content-Length解决方案（清华镜像源）

  CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length
  url: https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2
  target_path: /home/yyf/miniconda3/pkgs/cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2
  Content-Length: 261398285
  downloaded bytes: 47463195

在用conda安装包的时候下载包的长度不够导致安装包不成功。原因一般是在下载的时候速度较慢，导致下载timeout而终止。解决办法如下。

设置清华镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

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/pytorch/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/

5.安装Pytorch

1.首先添加清华镜像源

2.进入官网https://pytorch.org/

复制>conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0   记住去掉-c pytorch    -c pytorch参数指定了conda获取pytorch的channel，若加上 -c pytorch则指定为conda自带的pytorch仓库。我们安装的时候去掉-c pytorch就可以使用清华镜像快速安装。

3.检查安装是否完成—— 输入：>>>import torch  不报错即可。

特别注意，我在安装过程中遇到一个错误：

>>> import torch       
Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load failure.  
It can be downloaded at https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe                                 
Traceback (most recent call last):                                                                                       
 File "<stdin>", line 1, in <module>                                                                                     
File "C:\Users\aliag\anaconda3\envs\pytorchPractice\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 127, in <module>           
raise err                                                                                                           
OSError: [WinError 126] 指定されたモジュールが見つかりません。 
Error loading "C:\Users\aliag\anaconda3\envs\pytorchPractice\lib\site-packages\torch\lib\asmjit.dll" 
or one of its dependencies.                                                 
>>> 

when importing pytorch microsoft visual C++ Redistributable is not installed  这个问题找遍百度都没找到，最后bing国际版找到了答案。可能是缺少了C语言的包导致的问题。Bing解决办法

6.Pycharm

功能强大的Python IDE  在官网上下载社区版本即可。

1.版本汉化：

1.打开File,找到Settings并打开

2.打开Settings中的Pulgins，选择Marketplace,搜索chinese；安装完成后重新打开Pycharm即可。

2.添加环境

点击 文件-设置-项目（Python练习）

点击添加，选择  conda环境-现有环境  然后从Anaconda文件夹下选择解释器

7.Jupyter Notebook

既然Anaconda、Pycharm可以设置多种环境运行，那么Jupyter肯定也可以设置多种环境（在多种Python环境下运行）

安装：

1.首先激活要使用的环境：

    activate python3_6

2.安装kernel

    conda install ipykernel -n your_env_name

3.将Anaconda环境注入Jupyter中（也可重命名）

    python -m ipykernel install --user --name python3_6 --display-name "Python36"

    将python3_6环境注入jupyter中，并取名Python36

移除：

    jupyter kernelspec remove python3_6

    注意移除时写的是环境名，而不是jupyter中的名字

 

关于jupyter启动时的错误：

[C 23:08:25.309 NotebookApp] The 'kernel_spec_manager_class' trait of <notebook.notebookapp.NotebookApp object at 0x0000011132E27448> instance must be a type, but 'nb_conda_kernels.CondaKernelSpecManager' could not be imported

问题解决：

1、打开anaconda终端，运行命令:     jupyter --paths

2、根据终端显示出来的路径，找到   jupyter_notebook_config.json  这个文件

3、用记事本打开这个文件，然后进行以下修改：（注意，为了防止出现什么问题，建议把这个文件先备份）

{
  "NotebookApp": {
    "nbserver_extensions": {
      "nb_conda": true
    },
    "kernel_spec_manager_class": "nb_conda_kernels.CondaKernelSpecManager"
  }
}这内容是打开的内容，把"kernel_spec_manager_class": "nb_conda_kernels.CondaKernelSpecManager" 这句话进行删除，一定要注意，这句话上面一行还有个 逗号，也要删除掉。

至此问题应该得到解决！