安装 Anaconda,然后使用 pip 接缝安装包,例如混淆 Anaconda(或任何其他包管理工具)的目标
Anaconda 可以帮助您组织环境及其依赖关系。
假设您的系统路径上有 conda,请执行以下操作:
更新 conda
conda update conda
我们可以使用 python 3.6 创建一个名为“awesome”的环境,并添加 anaconda(numpy、scipy、jupyter notebook/lab 等)以及 tensorflow 和 keras 附带的所有很棒的数据科学包。如果需要,您可以删除 anaconda 并使用最少的包。
conda create -n awesome python=3.6 anaconda tensorflow keras
过了一段时间,一切正常,激活你的环境并测试我们是否可以导入 keras。
conda activate awesome
python -c "import keras"
完成了超赞后,您可以这样停用:
conda deactivate
conda 比 pip 更好,因为它处理库的兼容性。它为您升级和降级软件包。
Anaconda 的美妙之处在于,您只需安装主包,它就会为您安装所有依赖项,因此您可以这样做:
conda create -n awesome python=3.6 keras
这会自动找到所有keras依赖或设置为默认的包如tensorflow和numpy
你做错了什么:
你得到这个错误是因为你的 python sys.path 找不到你安装的包。
你可以这样做:
python -c "import sys;print(sys.path)"
这将打印您的 python 将查找包的位置。 keras 库的路径很可能不是其中之一。
当您只使用 pip 进行安装时,具有该 pip 的默认 python 将可以访问您的安装。因此,如果您有多个 Python,建议明确如下:
python3 -m pip install packages
所以在这里你可以确定是 python3 目录中的 Python 进行了安装。这就是我们需要环境来保持我们的 Python 版本和依赖项不同且易于控制的地方。 Anaconda、Pipenv、Poetry、piptools 等都在努力帮助您更好地管理您的系统;)
更新:适用于 Jupyter Notebook/Lab 用户
如果您已经拥有 Jupyter,比如说在您的基础环境中,我们可以添加 Awesome 作为另一个内核:
conda activate awesome
(awesome ) conda install ipykernel -y
(awesome) python -m ipykernel install --user --name my_env --display-name "Awesome"
conda deactivate
现在,如果您运行 Jupyter,您应该可以在 Base Python 和 Awesome 环境之间进行选择。