Anaconda安装-超详细版(2023)

Anaconda安装 - 超详细版（2023）

- 前言：
- 彻底卸载python
- Anaconda下载地址
- 安装详细步骤
- 配置环境变量
- 检验安装是否成功
- 更改conda源（后续安装第三方库可以加快速度）
- 超详细彻底卸载Anaconda教程
- Tensorflow-gpu 安装

前言：

在学习机器学习时，一般都会使用Anaconda。

Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很多好的工具整合在一起，极大地简化了使用者的工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。

有小伙伴纠结先安装python还是安装anaconda，这边的建议是装anaconda，就不需要单独装python了，因为anaconda自带python，且安装了anaconda之后，默认python版本是anaconda自带的python版本。

Anaconda的安装分两种情况：

情况一：电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉（装Anaconda时先卸python）

情况二： 电脑目前装了python，但想保留它 (比较复杂，请参考网上其他教程 !)

彻底卸载python

首先利用 电脑管家自带的卸载工具 将python卸载，并且手动删除安装目录中的文件（这部分十分简单就不详细介绍了），接下来删除环境变量：

第一步：计算机（右键）→属性→高级系统设置→（点击）环境变量

在这里插入图片描述

第二步：查看用户自己设置的环境变量，也就是上面那一栏，找到path，双击path后面的值，进入查看自己设置过的环境变量

在这里插入图片描述

第三步：将安装python的变量全部删除，如图中两个值，都选中，然后点击删除，再确定（如果卸载完python的时候环境变量自动删掉了就不用管！）

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注：在退出时，不要忘记外面还有几个确认按钮，也需要点击，不要直接叉掉，否则并没有保存设置。
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ok,到此处就彻底将python卸载完整啦！

Anaconda下载地址

注：在Anaconda安装的过程中，比较容易出错的环节是环境变量的配置，所以大家在配置环境变量的时候，要细心一些。

方法一： 登录Anaconda官网。
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进去是这样的，直接点击"Download"即可。（必须要是Windows环境且是64位）

方法二： 官网下载太慢了，推荐下载地址：** 点击这里到清华镜像站下载

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安装详细步骤

双击下载好的安装包

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点击 Next

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点击 I Agree

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选择 All Users

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选择安装路经，这里一定要选择除了C盘的盘哇！！

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只选择第二项，第二项是说要默认使用python的版本，后期手动添加环境变量，

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点击Install，安装需要等待一会儿。

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点击Next:

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对于两个“learn”，都取消打勾，不用打开去看了，耽误时间。

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然后就等待它安装好，安装好后我们需要手动配置环境变量。

配置环境变量

计算机（右键）→属性→高级系统设置→（点击）环境变量
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在下面系统变量里，找到并点击Path

在编辑环境变量里，点击新建

输入下面的五个环境变量。（这里不是完全一样的！你需要将以下五条环境变量中涉及的到的"D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3"都修改为你的Anaconda的安装路径）

D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3
D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Scripts
D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\bin
D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3\Library\usr\bin

简要说明五条路径的用途：这五个环境变量中，1是Python需要，2是conda自带脚本，3是jupyter notebook动态库, 4是使用C with python的时候

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新建完成后点击确定！

检验安装是否成功

同时按 win + r ，输入cmd，在弹出的命令行查看anaconda版本，输入：

conda --version

在这里插入图片描述
输入：

python

在这里插入图片描述
若出现版本号，即代表配置成功！

在电脑屏幕左下角的Windows徽标键这里，选择点击绿色圈圈Anaconda Navifator将其打开
在这里插入图片描述
出现此界面即为安装成功：

到这里，基本的安装和设置就好啦！

更改conda源（后续安装第三方库可以加快速度）

使用

conda install 包名

安装需要的Python包非常方便，但是官方服务器在国外，下载龟速，国内清华大学提供了Anaconda的镜像仓库，我们把源改为清华大学镜像源

在Anaconda prompt中操作：

在这里插入图片描述

在命令行输入以下命令，即可

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2///设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

在这里插入图片描述

查看是否修改好通道：

conda config --show channels

在这里插入图片描述

恢复默认源

conda config --remove-key channels

删除旧镜像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加新镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

超详细彻底卸载Anaconda教程

彻底卸载Anaconda教程，转载！

Tensorflow-gpu 安装

如果要做深度学习，可能要安装tensorflow、pytorch 等，有需要安装tensorflow-gpu的小伙伴，可以参考我另一篇博客：

Tensorflow-gpu保姆级安装教程

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