conda

查看conda环境：conda env list

新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create -n env_name

激活conda环境（ubuntu与Macos 将conda 替换为source）：conda activate env_name

退出conda环境：conda deactivate

安装和卸载python包：conda install numpy # conda uninstall numpy

查看已安装python列表：conda list -n env_name

不激活base

conda config --set auto_activate_base false

国内源：

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 --set show_channel_urls yes

例如：

conda create -n TF_2C python=3.7

conda activate TF_2C

 sudo pip install opencv-python

下载地址

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

Jupyter环境

conda install notebook ipykernel

jupyter notebook 启动

jupyter notebook --no-browser --port 8888 --ip=0.0.0.0

 

l  生成一个 notebook 配置文件

默认情况下，配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并不存在，需要自行创建。使用下列命令生成配置文件：

jupyter notebook --generate-config

l  生成密码

自动生成

从 jupyter notebook 5.0 版本开始，提供了一个命令来设置密码：jupyter notebook password，生成的密码存储在 jupyter_notebook_config.json。

$ jupyter notebook password

Enter password:  ****

Verify password: ****

l  修改配置文件

在 jupyter_notebook_config.py 中找到下面的行，取消注释并修改。

c.NotebookApp.ip='*'       #在所有的网卡接口上开启服务

c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口1234

c.NotebookApp.allow_remote_access = True  #允许远程

TF2.0

conda activate TF_2C

pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

import tensorflow as tf
version = tf.__version__
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available
print("tf version:",version,"
 use GPU",gpu_ok)