mac上搭建anaconda环境 - 简书
mac上搭建anaconda环境
下载anaconda，官网下载最新版本，带界面。地址：
安装下载的anaconda的pkg安装包，一路同意。
程序会自动在bash_profile中添加环境变量的配置，需要source一下。
添加清华大学的镜像源，这样会在～目录下生成一个.condarc的文件。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
5. 查看cat .condarc的内容。
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
ssl_verify: true
show_channel_urls: true
6. 一般命令。
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n
python34 numpy
# 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
# 更新package
conda update -n
python34 numpy
# 删除package
conda remove -n
python34 numpy
7. 可以看一下python的版本。
python --version
Python 2.7.13 :: Anaconda 4.4.0 (x86_64)
8. 安装tensorflow的环境。
conda create -n tensorflow python=2.7
此时会下载相关的安装包，如下：
certifi: -py27_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
openssl: 1.0.2l-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
pip: 9.0.1-py27_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
python: 2.7.13-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
readline: 6.2-2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
setuptools: 36.4.0-py27_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
sqlite: 3.13.0-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
tk: 8.5.18-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
wheel: 0.29.0-py27_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
zlib: 1.2.11-0 [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free)
9. 激活tensorflow
$ source activate tensorflow
#切换到了tensorflow的环境了
$ (tensorflow) ? ~ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl
$ (tensorflow) ? ~ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
#此时安装的东西为tensorflow以及相关的依赖。
10. 想要试用spyder来编辑py文件，还是需要在tensorflow的环境中安装spyder，因为安装的tensorflow并没有存在于conda list中，所以需要在环境中安装。安装方法是anaconda navigate中选择环境，然后安装spyder。
11. 重启tensorflow环境，打开spyder即可！
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