部分内容可参见 环境配置（一）——python虚拟环境迁移方法   环境配置（四）——Miniconda 使用教程

 

第一步 anaconda安装

参考 https://blog.csdn.net/qq_34288630/article/details/88352101 

1. 下载anaconda

https://www.anaconda.com/distribution/ 选择相应的版本 （我下载的是Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh）

拷贝到对应的服务器上 （可以用scp命令或者xshell、MobaXterm、Xftp等，不懂自行百度）

2. 安装

进入终端到拷贝的Anaconda目录下 ，输入命令bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh，一直点回车或者yes安装

3. 安装完成后，进行环境变量配置

一般在/etc/profile 目录， 我是用户路径， home/user/.bashrc

可以用sudo vi  home/user/.bashrc 进行修改，或者直接load下来改好了再传上去

最后添加下面两行

#Anaconda export PATH=$PATH:/home/user/anaconda3/bin

然后输入命令 source .bashrc, 激活   

 

 

 

第二步 python环境配置

写在前面

为了安装更快，我们先在.bashrc 的路径下建一个.condarc 的文件，输入下面内容：

channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - defaults show_channel_urls: true

1. conda env list 查看环境变量

2. 创建新的python环境 

$ conda create -n python python

myenv是名字，可以任意命名，我一般喜欢 采用python+版本来命令， 例如python36

后面的python是对应的python版本，不添加版本号默认为anaconda自带的python版本；例如想要配置python36环境， 则输入命令

$ conda create -n python36 python=3.6

创建完之后可以用conda env list查看

我这里遇到一个小坑， 创建的结果默认为miniconda下的，发现上面anaconda安装 第三步环境配置，添加的两句话在miniconda环境变量后面，所以导致了默认采用miniconda创建python环境， 这里把anaconda环境变量路径配置写到前面就好啦

3. 下一步就是进入python环境，安装对应的包了

$ source activate python $ pip install --user Keras

pip install的时候可以采用镜像哦，镜像也可以添加到condarc文件中 

豆瓣镜像，不太全

http://pypi.douban.com/simple/

推荐清华大学的

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

直接加到后面就行了

$ pip install --user Keras https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

4. 这里列一些其他的命令

创建制定python版本的环境

conda create --name your_env_name python=2.7 conda create --name your_env_name python=3 conda create --name your_env_name python=3.5

创建包含某些包的环境

conda create --name your_env_name numpy scipy

进入某个环境

source activate your_env_name

 

退出当前环境  （deactivate）

$ conda deactivate

删除当前python环境

$ conda env remove -n python36 $ conda remove --name your_env_name --all

复制某个环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name