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        遥想当初的我（其实也就是一年前啦~），年少无知，由于做学校作业项目的需要，要求自行安装Anaconda，我就在网上找教程，东一篇西一篇，拼拼凑凑地安装完了。期间踩的坑不计其数，想吐的血不止一口（谁装谁知道T_T），后来由于手贱，清电脑空间时不小心误删了部分文件，各种打不开，于是决定重装一遍，但当初找的教程有的忘了收藏有的不知散落在哪个天涯海角（总之就是找不到了），故我决定自己写一篇教程，为了下次安装时能够省时省力，费时三四天（毕竟大四老鬼了，学业不止一点点繁重），终于写完了，感动地我都想个自己一个大大的赞（疯狂暗示.jpg)！！！(●'◡'●)！！！

目录

一、Anaconda简介

        Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理，其包含了conda、Python、numpy、scipy、ipython notebook等180多个科学包及其依赖项。

        Anaconda利用工具/命令conda来进行安装包和环境的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。

        在此先解释一下命令 conda 和 pip 的区别

命令conda与pip的比较 condapip
依赖项检查  

▪ 列出所需其他依赖包

▪ 安装包时自动安装其依赖项

▪ 可以便捷地在包的不同版本中自由切换

 

▪ 不一定会展示所需其他依赖包

▪ 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误

 
环境管理   ▪ 比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单   ▪ 维护多个环境难度较大  
对系统自带Python的影响   ▪ 不会影响系统自带Python   ▪ 在系统自带Python中进行包的更新/卸载将影响其他程序  
适用语言   ▪ 适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN等多种语言   ▪ 仅适用于Python  
二、Anaconda的卸载 2.1 普通卸载

        一般情况下，我们卸载软件只需运行软件对应的uninstall文件即可。Anaconda也是如此，找到当初软件的安装文件夹（图中为E:\Anaconda3)中的Uninstall-Anaconda.exe文件，点击运行即可。

2.2 彻底卸载

        彻底卸载可使用anaconda-clean命令，命令行的相关解释如下

usage: conda clean [-h] [-a] [-i] [-p] [-t] [-f] [-c TEMPFILES [TEMPFILES ...]] [-d] [--json] [-q] [-v] [-y] Remove unused packages and caches. Options: optional arguments: -h, --help Show this help message and exit. Removal Targets: -a, --all Remove index cache, lock files, unused cache packages, and tarballs. -i, --index-cache Remove index cache. -p, --packages Remove unused packages from writable package caches. WARNING: This does not check for packages installed using symlinks back to the package cache. -t, --tarballs Remove cached package tarballs. -f, --force-pkgs-dirs Remove *all* writable package caches. This option is not included with the --all flag. WARNING: This will break environments with packages installed using symlinks back to the package cache. -c TEMPFILES [TEMPFILES ...], --tempfiles TEMPFILES [TEMPFILES ...] Remove temporary files that could not be deleted earlier due to being in-use. Argument is path(s) to prefix(es) where files should be found and removed. Output, Prompt, and Flow Control Options: -d, --dry-run Only display what would have been done. --json Report all output as json. Suitable for using conda programmatically. -q, --quiet Do not display progress bar. -v, --verbose Can be used multiple times. Once for INFO, twice for DEBUG, three times for TRACE. -y, --yes Do not ask for confirmation. Examples: conda clean --tarballs

        具体步骤为：

        ① 打开Anaconda Prompt，安装Anaconda-Clean package，输入如下命令

conda install anaconda-clean

        ② 接着输入如下命令卸载

anaconda-clean --yes

        ③ 最后进行普通卸载

 

 

 

         ④ 再用系统自带的卸载一遍

        使用uninstall文件卸载完成以后，使用系统自带的卸载工具卸载以下，方法是“系统”=》“卸载或更改程序”，找到Anaconda，直接卸载即可（若没找到说明已被卸载，可跳过这一步）

        ⑤ 手动删除卸载残留文件夹

         ⑥ 清除注册表

        使用系统自带的杀毒软件清理下注册表残留，并关机重启

三、Anaconda的安装 3.1 官网下载

        官网地址：https://www.anaconda.com/download/

       现在官网的Anaconda是最高的Python发行版本python3.8，由于网上很多案例都是基于Python3.6编写的，因此不建议下载最高版本，而且外网下载很慢，因此建议使用清华镜像源下载

3.2 清华镜像源下载

        清华大学的镜像网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

         后面安装的软件是Anaconda3-4.3.0版本，我自己的电脑是Windows操作系统的，不同操作系统要自行选择相应的版本哦~

 3.3 Anaconda安装

        双击运行.exe文件，如下

 

 

 

 

 

 3.4 配置环境变量

         如果在之前安装过程中勾选了Add Anaconda to the system PATH environment variable 那个选项，那么就不需要额外配置环境变量；但是如果没有勾选（默认是勾选的），那么就需要自己手动去配置（路径根据自己的安装位置自行修改）

        windows操作系统的话就在 控制面板=》系统和安全=》系统=》高级系统设置=》环境变量=》系统变量=》PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是E:\Anaconda3\Scripts, 依据个人安装路径不同需要自己调整.

 

 3.5 验证是否安装成功

        打开命令行窗口（最好以管理员的身份运行），输入命令行conda --version，返回版本号则说明安装成功。

conda --version

四、创建虚拟环境  4.1 更换为清华镜像地址

        由于从外国镜像地址下载安装包十分慢，因此我们首先要将其更换为国内清华镜像地址，以管理员的身份运行命令行窗口，输入以下命令

#查看目前的镜像 conda config --show #添加镜像——复制路径，在cmd中右键粘贴 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config –-add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --set show_channel_urls yes

 为了避免可能发生的错误, 在命令行内输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级

conda upgrade --all

        到此，我们就可以创建属于自己的虚拟环境了。

4.2 创建虚拟环境

       打开Anaconda Prompt（一个类似于命令行窗口的东西）输入 conda create -n name python=3.6 （注意对应版本，不然后面会有各种乱七八糟的错误！！）

conda create -n name python=3.6

        验证安装环境是否创建成功，在Anaconda Prompt中输入命令 conda info --envs 若出现刚刚创建的环境名，则说明环境创建成功

conda info --envs

4.3 进入和退出虚拟环境

         创建虚拟环境成功后（图中环境名为eve），输入命令 activate eve 进入虚拟环境，即从默认的base环境切换到eve虚拟环境中；使用deactivate eve便可退出虚拟环境

activate eve #进入虚拟环境，eve 为环境名 deactivate #退出虚拟环境 conda remove -n eve --all #删除虚拟环境，需要先退出到base环境

 五、安装tensorflow和验证 5.1 安装tensorflow

        进入刚刚创建的虚拟环境eve，使用命令行conda install tensorflow 进行安装

conda install tensorflow

5.2 验证tensorflow的安装   

        验证是否安装成功，打开Anaconda Prompt，进入虚拟环境eve，输入python，在输入以下测试代码

import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))

 六、安装Keras和验证 6.1 安装Keras

       要安装的Keras版本需要与前面安装的tensorflow版本对应，不然使用起来会出现很多问题。可参考博文： 版本问题---keras和tensorflow的版本对应关系 - WP的烂笔头 - 博客园

         首先进入虚拟环境eve，由于前面安装的tensorflow版本为1.2.1，而其对应的Keras版本为2.0.6，python版本为3.5；而eve虚拟环境当初创建设定的python版本为3.6，因此造成了冲突。

        为了避免后面不必要的麻烦，决定卸载前面安装的tensorflow版本，重新使用pip安装tensorflow1.4.0版本（为什么改用pip而不用conda呢？因为conda 安装好慢，pip安装会快点，具体为什么我也不清楚，但建议不要混用，决定用conda就从一而终用conda，用pip就从一而终用pip，为啥呢？因为脚踏两只船容易翻船啊~-~）

        其中可能因为刚安装Anaconda，pip版本较低，出现警告，那就升级一下pip的版本即可。使用pip安装完tensorflow1.4.0之后 测试tensorflow安装成功就可以安装Keras2.0.8啦~

#更新pip版本 python -m pip install --upgrade pip #安装tensorflow 1.4.0 pip install tensorflow==1.4.0 #安装Keras 2.0.8 pip install keras==2.0.8

6.2 验证Keras的安装

        安装完Keras后，同样进入python环境进行测试，输入下列命令行查看Keras版本，成功显示版本号则说明安装成功

import keras keras.__version__

七、安装Spyder

        打开Aanconda Navigate，点击Home选项卡，选择虚拟环境eve，点击spyder方框下的install，然后等待安装完成

        在spyder内输入代码 import tensorflow as tf，却报错 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'，这是为啥呢？原因是我们没有在eve虚拟环境下打开（之前安装的tensorflow1.4.0和Keras2.0.8都是安装在eve虚拟环境中的），为此，我们需要在eve环境中安装插件iPython

        安装完插件后，打开Anaconda Prompt进入eve虚拟环境（eve只是虚拟环境名，找到你要进入的那个虚拟环境即可，不一定是eve），然后输入spyder进行软件启动，测试模块是否能够使用，由图可知，问题已解决啦（nice!!)

八、补充一：添加镜像源

        使用外网地址下载安装包十分地慢（你要是不介意，那客官请随意~_~||)，因此添加国内镜像源是十分必要的，下载速度快得飞起，反正我是等不起~~

# 删除之前的镜像源，恢复默认状态 conda config --remove-key channels #添加镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main 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/r conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 #显示检索路径 conda config --set show_channel_urls yes #显示镜像通道 conda config --show channels

        如果更换了国内镜像源使用命令行安装tensorflow时仍报错，可尝试下列方法：

        方法一：打开 C:\Users\用户名 文件夹内的 .condarc 文件，用记事本打开，删除 -defaults 这一行

        方法二：如果方法一无效，则在方法一的基础上，尝试将文本中的https 全部改为 http，经尝试可以成功安装tensorflow

九、补充二：conda 常用命令

conda info 显示全部信息

conda info --env 查看所有虚拟环境

conda list 查看已安装的包

conda create -n envname python=3.6 创建环境，指定python版本为3.6

conda activate envname 启动环境

conda deactivate envname 关闭环境

conda remove -n envname --all 删除环境

十、补充三：Win10开始菜单找不到Anaconda相关软件

①使用管理员权限打开cmd跳转到Anaconda的安装路径（此教程为E:\Anaconda3)

 ②输入命令python .\Lib\_nsis.py mkmenus就行啦~

python .\Lib\_nsis.py mkmenus

 此时菜单就有啦~