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前言
在上一篇文章中，我们安装好了python，但是对于深度学习，这还不够。
对于他们的使用，也有很多注意事项，下面就来介绍一下。
安装Anaconda
关于Anaconda的介绍
在学习机器学习时，一般都会使用Anaconda。
Anaconda安装情况的选择
-
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）；
-
电脑目前装了python，但想保留它；
他们在安装阶段并没有什么不同，只是使用阶段会不一样。所以，首先介绍anaconda的安装，安装后分情况讨论使用方法。
anaconda的安装
你可以根据你的操作系统是32位还是64位选择对应的版本到官网下载（https://www.anaconda.com），但是官网下载龟速，建议到清华大学镜像站下载
下载好合适的版本之后将安装包用管理员身份打开，开始下载程序
可以改成你自定义的路径，但是要记清楚
当前最新版本是这种
这两个勾都去掉
下面编辑环境变量：
如果你是直接在D盘建了一个Anaconda文件夹进行安装，就可以直接将以下四个路径添加进去，并且把他们移动到最上面
D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts
D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
D:\Anaconda\Library\bin
测试安装
在cmd中输入：
conda --version
出现anaconda的版本号即表示安装成功
anaconda的使用
情况一：电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉
第一种解决方法就是可以直接卸载。
情况二：电脑目前装了python，但想保留它
- 原python环境安装了很多包，新的环境需要重新配，很麻烦
- 有些业务只能使用这个版本，新的可能不适配
- 已经配好了pytorch等环境
如果有以上需求之一，那么进入接下来的两个方法
方法一（不推荐）
- 将原有的python改名为
python_ori.exe（在安装python的路径中找到它） - 使用python或者选择解释器的时候选择相应的路径即可
在cmd中，分别输入python_ori和python可以看到，python_ori是之前安装的python版本，直接输入python是现在的anaconda的版本。
方法二（推荐）
这个方法就是创建虚拟环境，也是未来做深度学习必须要用到的一个方法，这里先不讲原理了，直接讲怎么用。
- 找到anaconda的envs文件夹（没有就新建一个）
- 将原来的python整个复制到这个文件夹下，并重命名为你能记住的名字
- 以管理员身份运行conda prompt
输入
conda info -e 或者 conda-env list
查看Anaconda中当前存在的环境
输入
conda activate python310
即可使用当前虚拟环境
在pycharm中也可以选择这个路径来配置解释器
添加国内源
有时因为需要安装的包太大，需要响应很长时间，配置国内源可以解决这个痛点。
主要的国内源有以下这些：
首先可以查看当前镜像源
conda config --show channels
一般刚安装好的只有defaults，下面添加其他镜像源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
设置检索路径
conda config --set show_channel_urls yes
再次查看当前镜像源
conda config --show channels
至此已经完成了Anaconda的安装，大家可以利用好这个开发工具进行机器学习和深度学习的练习，祝大家成功！
