使用conda安装numpy

使用conda安装numpy在进行Python开发时,常常需要使用一些科学计算的库,如numpy、scipy等。因此,在进行这类开发工作时,需要用到conda这个工具,来安装和管理这些库。本文将介绍如何使用conda来安装numpy。

一、前言

在进行Python开发时,常常需要使用一些科学计算的库,如numpy、scipy等。因此,在进行这类开发工作时,需要用到conda这个工具,来安装和管理这些库。本文将介绍如何使用conda来安装numpy。

二、conda安装cuda

若需要在GPU上加速运算,则需要安装cuda。安装之前,需要先检查自己的显卡是否支持cuda并下载对应版本。若显卡合适,可以按照以下步骤进行安装。

1、安装Nvidia驱动程序

sudo apt-get install nvidia-current

这里推荐安装最新版的驱动程序。可以在官网找到对应的驱动,下载后安装。

2、安装CUDA Toolkit

在此之前,需要先安装Anaconda。安装完成后,可以通过以下代码查看conda的版本信息:

conda –version

接着,可以在Anaconda官网上查找到对应的CUDA Toolkit版本。CUDA Toolkit需要下载安装后,再通过以下代码进行安装:

sh cuda_x.x.xx_xxx.run

三、conda环境究竟安装在哪里了?

安装完成之后,conda的环境被默认安装在你的home目录下的.conda文件夹中。若需要更改存储位置,可以更改user_path或channels_path。

四、conda删除已安装的包

若需要删除已安装的包,可以运行以下代码,其中-packagename应替换为需要删除的包名:

conda remove packagename

五、conda安装TensorFlow

在anaconda里安装tensorflow,可以用以下代码——在后面的叫pad的地方填上anaconda的路径,之后再把tensorflow的版本换成需要的:

若使用CUDA的版本:
pip install --ignore-installed --upgrade https://github.com/lakshayg/tensorflow-build/releases/download/tf1.9.0-ubuntu16.04-py36-gpu/tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
若不使用CUDA的版本:
pip install --ignore-installed --upgrade https://github.com/lakshayg/tensorflow-build/releases/download/tf1.9.0-ubuntu16.04-py36/tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

六、conda怎么安装?

安装conda是非常简单的,只需要下载安装对应的版本即可。可以通过Anaconda官网或者Miniconda官网下载对应版本的安装文件。然后,根据提示,安装即可。

七、conda删除安装环境

在conda中,删除环境的方法和删除一个包的方法非常相似。只需在环境名后面添加-d参数即可:

conda remove -n envname --all

八、conda安装本地包

另外,如果是安装本地的包,只需要把本地包的路径作为参数传递给conda即可。例如:

conda install /path/to/package

九、conda安装opencv

若需要在Python中使用opencv库,则需要使用conda安装。可以通过以下命令安装:

conda install opencv

十、conda查看已安装的包

若需要查看已安装的包,可以使用下列命令:

conda list

十一、conda安装PyTorch

PyTorch也可以通过conda安装。可以通过以下代码安装对应的版本:

conda install pytorch torchvision -c pytorch

结语

本文为大家介绍了如何使用conda安装numpy,并进一步讲解了在使用anaconda时的一些问题和注意事项。了解这些问题之后,将会更加顺畅地进行Python科学计算的开发工作。

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