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想搭建一个tensorflow的环境,请问管理python环境的anacodna 和 virtualenv区别

用来管理python环境的anacodna 和 virtualenv区别 各自的优缺点 用哪个比较好?

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我想去阿狸 2017-11-14 10:18:24 3853 0
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  • conda:conda可同时进行包管理和环境管理,通过conda可以创建环境和切换环境,也可以将包安装到对应环境。Conda将一切都视为包,甚至包括Python和conda自己。

    创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)

    conda create --name python34 python=3.4

    安装好后,使用activate激活某个环境

    activate python34 # for Windows
    source activate python34 # for Linux & Mac

    激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH

    此时,再次输入

    python --version

    可以得到Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),即系统已经切换到了3.4的环境

    如果想返回默认的python 2.7环境,运行

    deactivate python34 # for Windows
    source deactivate python34 # for Linux & Mac

    删除一个已有的环境

    conda remove --name python34 --all

    2019-07-17 21:43:40
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  • anacodna 是使用 conda 作为和 virtualenv 对等的系统。

    conda 是集成了 pip 和 virtualenv 功能一体的一个工具,和 pip 主要的区别是他使用源代码,有点像 mac os 下的 brew,而 pip 是使用编译好的package。

    2019-07-17 21:43:40
    赞同 展开评论 打赏
  • 会分期首席架构师,曾任知乎、AppAnnie 高级工程师及 Team Lead。

    anacodna 是数据科学平台,不做 python 版本管理和环境隔离。
    virtualenv 可以做多环境管理,适合你的场景,你也可以试试 pyenv。

    2019-07-17 21:43:40
    赞同 2 展开评论 打赏
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