从linux发行版包管理器切换到Anaconda

从Linux发行版包管理器切换到Anaconda是指在Linux操作系统中，将原本使用的包管理器（如apt、yum等）切换为Anaconda，一种用于科学计算和数据科学的Python发行版。Anaconda提供了一个集成的环境，包含了许多常用的数据科学工具和库，方便开发人员进行数据分析、机器学习和深度学习等任务。

切换到Anaconda有以下几个优势：

管理Python环境：Anaconda可以帮助管理Python环境，可以创建和管理多个独立的Python环境，每个环境可以有不同的Python版本和安装的库，避免了不同项目之间的依赖冲突。
集成常用工具和库：Anaconda默认安装了许多常用的数据科学工具和库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，省去了手动安装和配置的步骤，提高了开发效率。
管理依赖关系：Anaconda使用conda包管理器，可以方便地管理项目所需的依赖关系。通过conda可以安装、更新和删除各种Python包，解决了包管理过程中的依赖问题。
跨平台支持：Anaconda支持多个操作系统，包括Linux、Windows和macOS，可以在不同平台上保持一致的开发环境，方便代码的迁移和共享。

应用场景：

数据科学和机器学习：Anaconda提供了丰富的数据科学工具和库，适用于数据分析、机器学习和深度学习等任务。
科学计算：Anaconda包含了许多科学计算工具和库，适用于数值计算、模拟和建模等科学领域。
开发环境管理：Anaconda可以帮助开发人员管理Python环境和依赖关系，提高开发效率和代码可维护性。

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# Anaconda3介绍简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点： 1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。 2. 管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。 # Anaconda3的安装 1. [官网地址](https://www.anaconda.com/download/) 2. [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/) 关于安装过程中的细节,如全局变量设置...可自行百度,下面我们转入正题 # Anaconda3安装tensorflow 1. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步): ```html conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 4. 启动anaconda中的py3.6环境: ```html activate tensorflow ``` 如果不能进入,则重新执行第3步骤 5. 进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ``` 6. 当我们不使用tensorflow时,我们就可以使用: ```html deactivate ``` 退出该环境 7. 开始测试一下是否安装成功: 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境 ```python #TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello)) ``` 如果可以准确的输出结果,那么恭喜你,安装tensorflow成功!