Как добавить anaconda в path windows
Обновлено: 03.07.2024
Но я все еще не до конца понимаю. У меня было много проблем с установкой при переходе с обычного установочного Python на Anaconda, что требовало от меня полной переустановки Windows . Итак, я хочу получить это прямо сейчас.
Что происходит внутри, когда я добавляю Anaconda (или python в этом отношении) в PATH? Я планирую работать с отдельными средами conda для разных версий python, что может пойти не так, если я добавлю Anaconda к path в установка? И в чем разница между выполнением в процессе установки или выполнением позже через командную строку? Повлияет ли это на мою способность интегрировать анаконду с PyCharm?
2 ответа
PATH - это переменная среды, представляющая собой список мест, где находятся исполняемые программы (см. Также страница Википедии.
Всякий раз, когда вы находитесь в командной строке и пытаетесь выполнить какую-либо программу, например regedit , тогда cmd не знает, что вы имеете в виду C:\Windows\regedit.exe . Вместо этого он выполняет поиск исполняемого файла с именем regedit во всех местах вашего PATH и находит его в C:\Windows , который является одной из стандартных частей PATH в Windows.
Кроме того, почему возиться с PATH может быть опасно, если вы не знаете, что делаете , потому что это может привести к тому, что что-то перестанет работать, если, например, вы удалите части пути или добавьте к нему пользовательские каталоги.
При этом теперь вы должны иметь представление о том, что происходит, когда вы «Добавить анаконду в путь». Это просто означает, что Anaconda добавляет каталог, в котором находятся его исполняемые файлы, в PATH, что делает его доступным для поиска, когда, например, вы набираете conda в своем cmd.
При этом добавление Anaconda в PATH - это удобно , поскольку команды всегда могут быть найдены автоматически, и они также будут найдены другими программами, сканирующими ваш PATH на наличие исполняемого файла python.
В то же время это не обязательно . Когда вы используете, например, pycharm, то вы можете указать путь к интерпретатору внутри pycharm. он не обязательно должен присутствовать в вашем PATH.
Примечание :
У меня лично он есть на моем PATH , потому что я слишком ленив, чтобы открывать подсказку Anaconda каждый раз, когда мне это нужно в cmd , и я не вижу в этом вреда, если вы понимаете последствия и мои в любом случае только установка python.
Также полезно :
В Windows вы можете использовать команду where , чтобы узнать, откуда загружаются команды. Например:
Это может быть особенно полезно при отладке проблем с PATH.
Python.exe базовой среды находится в
Если вы добавите эту папку в PATH, вы можете вызвать эту версию прямо из приглашения, и Python также найдет многие из установленных пакетов через эту якорную папку. Однако это неверно, например, для пакет Numpy, который сильно зависит от скомпилированных библиотек C. Таким образом, вам также необходимо добавить следующие папки в PATH:
Именно для этого и предназначена активация, плюс она также дает вам возможность легко переключаться между средами.
Итог: Добавление Anaconda в PATH может помочь в простых случаях, но вся концепция управления зависимостями Anaconda зависит от сред и их активации. Лучше использовать Anacona с самого начала и НЕ добавлять Anaconda в PATH.
Многие новички, которые изучают python, даже некоторое время учатся и чувствуют, что у них нет возможности начать, когда они вступают в контакт с анакондой или другими инструментами виртуальной среды. Основная причина в том, что они не понимают, для чего эти инструменты используются, для чего они используются и почему они такие Например, я сначала не понимал, зачем мне такая вещь, кроме python, в чем связь и разница между ней и python, и почему ее можно использовать для управления python.
После использования я постепенно обнаружил, что на самом деле делают инструменты управления средой, такие как anaconda, и почему они нам нужны для управления нашей средой Python.
Прежде всего, нам нужно понять назначение Anaconda. Затем нам нужно понять, как использовать Anaconda.
2. сам Python
Прежде всего, нам нужно начать с самого python и найти проблему в основной причине. Нам нужно загрузить интерпретатор python перед написанием программы на языке python. Это основная часть python. Без интерпретатора python, даже если мы напишем его очень правильным и элегантным способом Скрипт python не может работать, так что где интерпретатор? Именно туда вы установили python, например мой, в F: \ develop_tools \ python \ python-install
Структура проекта показана выше, p y t h o n . e x e \colorpython.exe p y t h o n . e x e , Который является интерпретатором Python
Кроме того, есть еще одна очень важная вещь: L i b \colorLib L i b , Это файл пакета python, включая его собственный пакет и сторонние пакеты
Папка lib
Каталог Lib, как показано выше, вот пакеты, которые поставляются с python, и все сторонние пакеты помещаются в папку site-packages.
Понимая это, мы получаем общее представление обо всей среде python. На самом деле, наиболее важным является то, что среде python нужен интерпретатор и набор пакетов.
- Переводчик
Интерпретатор примерно разделен на 2 и 3 в соответствии с версией python. Python 2 и 3 несовместимы друг с другом, то есть скрипты, написанные с синтаксисом python2, могут не работать в интерпретаторе python3. Вбежать. - Сбор пакетов
Коллекция пакетов содержит свои собственные пакеты и сторонние пакеты. Обычно мы загружаем сторонние пакеты через pip или easy_install. Если среда python не содержит этого пакета, то это Упакованная программа не может работать в этой среде Python.
Например, сценарий сканера использует пакет сторонних запросов, а другой компьютер только что установил исходный Python, что означает, что стороннего пакета нет вообще, тогда этот сценарий сканера Его нельзя запустить на другой машине.
3. Проблема
Объясняется среда python, а затем мы объясним, какие проблемы есть в такой среде, потому что анаконда официально родилась для решения этих проблем.
- Что мне следует установить - Python2 или Python3?
python2 и python3 синтаксически несовместимы, тогда я должен установить python2 или python3 на свой компьютер, возможно, выбрать один в начале обучения, но если вы хотите разработать программу Вы должны использовать python2 вместо python3, тогда вам нужно загрузить еще один python2 в это время, тогда в это время должна быть установлена переменная среды, в чей каталог, если вы все еще переключаете переменную среды, не будет ли это очень хлопотно. - Управление пакетами
Если у меня только одна среда python локально, различные пакеты, используемые всеми моими программами, могут быть размещены только в одной среде, что приводит к путанице в среде, и когда я пишу хорошую программу Когда вы поместите его на другой компьютер и запустите его, вы столкнетесь с отсутствием соответствующих пакетов, и вам придется вручную загружать их один за другим. Это действительно раздражает. Если вы можете выбрать другую среду для каждой разработки программы, и вы можете использовать программу после ее разработки Все необходимые среды (сторонние пакеты) упаковываются независимо.
4.Anaconda
Затем мы поиграем в нашу Анаконду, давайте сначала установим Анаконду, а затем я расскажу вам, как использовать Анаконду для решения вышеперечисленных проблем одну за другой.
Официальный сайт скачать
Рекомендуется загрузить версию python3, в конце концов, python2 перестанет обслуживать в будущем.
4.2 Установка
Просто следуйте инструкциям установщика и установите его пошагово. После завершения установки приложений будет больше
- Anaconda Navigtor: графический пользовательский интерфейс для управления наборами инструментов и средами Многие команды управления, задействованные в последующих действиях, также могут быть реализованы вручную в Navigator.
- Записная книжка Jupyter: интерактивная вычислительная среда на базе Интернета, которая может редактировать документы, которые легко читать, и показывать процесс анализа данных.
- qtconsole: имитация программы графического интерфейса терминала, которая может выполнять IPython. По сравнению с интерфейсом Python Shell, qtconsole может напрямую отображать графику, созданную кодом, реализовывать ввод и выполнение многострочного кода и иметь множество встроенных полезных функций и функций.
- spyder: кроссплатформенная интегрированная среда разработки научных вычислений с использованием языка Python.
Пока не беспокойтесь об этом, просто посмотрите
4.3 Настройка переменных среды
Если вы выводите conda 4.4.11 или подобное, это означает, что переменная среды установлена успешно.
Чтобы избежать возможных ошибок, мы вводим в командной строке
Сначала обновите все наборы инструментов
4.4 Управление виртуальными средами
Затем мы можем использовать anaconda для создания наших независимых сред Python. Все следующие примеры работают в командной строке, пожалуйста, откройте свою командную строку.
activate
activate может познакомить нас с виртуальной средой, установленной anaconda. Если вы не добавите никаких параметров позже, вы войдете в базовую среду, которая поставляется с anaconda.
Вы можете попробовать ввести python, который войдет в интерпретатор python базовой среды. Если вы удалите среду python в исходной среде, вы будете лучше осведомлены об этом, на этот раз в командной строке. Это не ваш исходный питон, а питон в базовой среде. И перед командной строкой будет дополнительная (базовая), указывающая, что в настоящее время мы находимся в базовой среде.
Создайте свою собственную виртуальную среду
Конечно, нас не устраивает базовая среда, мы должны установить отдельную виртуальную среду для наших программ.
Создайте виртуальную среду с именем test и укажите версию Python как 3 (здесь conda автоматически найдет последнюю версию в 3 для загрузки)
Итак, у нас есть виртуальная среда для тестирования, а затем мы переключаемся в эту среду, снова используя команду activae, за которой следует имя среды, которую нужно переключить.
Сменить среду
Если мы забудем имя, мы можем сначала использовать его
Чтобы увидеть всю окружающую среду
В текущей среде обучения нет других пакетов, кроме некоторых официальных пакетов, поставляемых с python. Для относительно чистой среды мы можем попробовать
Сначала введите python, чтобы открыть интерпретатор python, а затем введите
import requests
сообщит об ошибке, что пакет запросов не может быть найден, что является нормальным явлением. Далее мы продемонстрируем, как установить пакет запросов.
exit()
Выйти из интерпретатора Python
Установить сторонние пакеты
Чтобы установить пакет запросов.
После завершения установки мы вводим python в интерпретатор и импортируем пакет запросов, на этот раз он должен быть успешным.
Удалите сторонние пакеты
Итак, как удалить пакет
Просмотр информации о экологическом пакете
Чтобы просмотреть все установленные пакеты в текущей среде, вы можете использовать
Среда импорта и экспорта
Если вы хотите экспортировать информацию о пакете текущей среды, вы можете использовать
Сохраните информацию о пакете в файле yaml.
можно использовать, когда вам нужно воссоздать ту же виртуальную среду.
На самом деле команды очень простые, не так ли? Я приведу некоторые из наиболее часто используемых ниже, я думаю, что смогу вспомнить, если наберу их еще два раза
4.5 Погрузитесь глубже
Вам может показаться странным, почему анаконда может делать эти вещи, каков ее принцип, давайте посмотрим на каталог установки анаконды
Это только часть снимка экрана, но когда мы сравниваем его с каталогом среды python в начале этой статьи, мы можем обнаружить, что он на самом деле очень похож. Фактически, это базовая среда. Существует базовое объяснение Python. В базовой среде lLib также есть различные файлы пакетов.
Итак, куда подевалась среда, которую мы создали сами, мы можем увидеть e n v s \colorenvs e n v s , Вот вход в различные виртуальные среды, созданные нами, нажмите и посмотрите
Вы можете обнаружить, что созданный нами ранее тестовый каталог находится ниже, затем щелкните в
Разве это не стандартный каталог среды Python?
Таким образом, так называемое создание виртуальной среды с помощью anaconda фактически устанавливает реальную среду Python, но мы можем использовать команды activate, conda и другие для переключения нашей текущей среды Python по желанию, используя разные версии интерпретаторов и разные пакеты. Среда для запуска скриптов Python.
В рабочей среде мы интегрируем среду разработки в код. Здесь мы рекомендуем pycharm JetBrains, а pycharm также можно легко объединить с виртуальной средой anaconda.
Настройте встроенную среду scikit-learn в Pycharm и начните программировать
Вывод
Теперь вы обнаружили, что использование anaconda может очень элегантно и просто решить недостатки упомянутой выше единой среды python, а также понять, что реализация всего этого не так уж волшебна.
Конечно, помимо управления пакетами, Anaconda также имеет свой пакет расширенного анализа данных, но это уже другой контент. Давайте научимся использовать Anaconda, чтобы изменить способ управления нашей собственной средой разработки. Это уже большое улучшение.
Интеллектуальная рекомендация
Краткое описание общих функций MPI
содержание 1, основная функция MPI 2, точка-точка функция связи 3, коллективная функция связи 1, основная функция MPI MPI_Init(&argc, &argv) Информировать системы MPI для выполнения всех необх.
Машинное обучение − это просто. Но знаете ли вы, что можно использовать Python для машинного обучения? Вот инструкция по настройке для Windows.
Люди привыкли выполнять большую часть работы автономно. В этой статье рассказываем о возможностях языка Python для машинного обучения на Windows, описание дистрибутива Anaconda, процесс его установки и создание нейронной сети.
Используемый в Python pip не идеален. Для оптимизации работы был выпущен дистрибутив Anaconda и система управления Conda, которые могут помочь в настройке Python для машинного обучения.
Хотя Conda тесно связана с Anaconda, эти проекты отличаются своими функциями. Anaconda − дистрибутив ПО в экосистеме PyData, которая включает сам язык программирования Python, а также двоичные файлы для нескольких сторонних проектов. Существует и Miniconda − версия с минимальным исходным пакетом. Conda − система управления пакетами, которая может быть установлена без Anaconda или Miniconda. Она способна решать проблемы внешних зависимостей, путем загрузки скомпилированных версий ПО. Кроме того, Conda является менеджером среды. С ее помощью вы можете настроить отдельную среду. Сейчас мы рассмотрим процесс установки Miniconda.
Скачайте и установите необходимую версию Miniconda на ПК. При установке продвинутых настроек снимите галочку с первого пункта.
Поскольку при установке не был выбран пункт «Add Anaconda to my PATH environment variable», то команды Anaconda не будут работать в командной строке по умолчанию. Для их использования следует запустить дистрибутив отдельно. Когда он откроется, проверьте доступность Conda, запустив conda --version:
Чтобы получить больше информации об установке, запустите conda info:
При работе с чужими проектами у вас может возникнуть потребность в установке определенных версий пакетов. Виртуальные среды − решение проблемы. Они позволяют создать несколько сред, каждая из которых имеет разные версии пакетов. Базовая настройка Python для машинного обучения включает в себя Virtualenv, инструмент для создания изолированных сред.
Conda включает собственный менеджер среды и дает некоторые преимущества относительно Virtualenv. Кроме того, среды Conda полностью совместимы с базовыми пакетами языка Python, которые могут быть установлены с помощью pip.
Используя Anaconda, можно проверить доступные среды Conda, запустив сonda env list:
Базовая среда − корневая среда, созданная Miniconda. Можно создать еще одну, под названием otherenv, путем запуска conda create --name otherenv:
После завершения процесса создания среды, можно ее активировать, запустив conda activate otherenv. Заметить изменения среды можно, посмотрев на скобки в начале строки:
Откройте Python interpreter в этой среде, запустив python:
Среда включает в себя Python 3.7.0, ту же версию, что включена в корневую среду. Чтобы выйти, запустите quit():
Чтобы отключить среду otherenv и вернуться в корневую среду, пропишите deactivate:
Conda позволяет легко создавать среды с различными версиями Python. Чтобы включить другую версию в среду, укажите ее, используя python =<version> при запуске conda create. Чтобы создать среду с именем py2 с Python 2.7, запустите conda create --name py2 python=2.7:
Как видно из вывода conda create, были установлены новые пакеты, так как среда использует Python 2.7. Можно проверить, что среда действительно использует его, активировав Python interpreter:
Теперь, если вы запустите conda env list, можно увидеть две среды, которые были созданы вами:
Asterisk указывает на активную среду. Ее можно удалить, выполнив команду conda remove --name <environment name> --all:
Пакеты ПО могут быть установлены с помощью Conda. Корневая база Miniconda включает в себя базовые пакеты, которые не являются частью стандартной библиотеки Python для настройки машинного обучения.
Установка по умолчанию включает минимум пакетов Conda. Чтобы проверить список установленных пакетов, нужно убедиться, что она активна, и запустить conda list. В корневой среде устанавливаются эти пакеты:
Поиск и установка пакетов
Пакеты устанавливаются из репозиториев, называемых channels by Conda. Чтобы выполнить поиск определенного пакета, запустите поиск <package name>. Вот так вы будете искать keras:
Для каждой версии существуют разные версии пакетов и сборки. Предыдущий поиск показывает только пакеты с именем keras. Чтобы выполнить более широкий поиск, используйте *. Например, при запуске conda search *keras*, вы получите следующее:
Вы можете заметить, что в каналах по умолчанию есть и другие пакеты, связанные с keras.
Чтобы установить пакет, запустите conda install <package name>. По умолчанию самая новая версия пакета будет установлена в активной среде. Установите пакет keras в среду otherenv, созданную вами:
Conda управляет необходимыми функциями для пакета. Так как у keras их много, при его установке Conda позволяет установить большой список пакетов.
Поскольку новая сборка keras использует Python 3.6, а среда otherenv была создана с использованием Python 3.7, пакет python 3.6.6 был включен как зависимость. После подтверждения установки вы сможете проверить, что версия Python для среды otherenv была понижена до версии 3.6.6.
Но если вы не хотите понижать версию вашего пакета, просто создайте новую среду с необходимой версией Python. Чтобы проверить список пакетов и прочего, необходимого для ее установки, посмотрите на параметр --dry-run:
При необходимости можно изменить базовую версию Python среды Conda, установив определенную версию пакета python. Создайте новую среду под названием envpython:
Поскольку корневая среда использует Python 3,7, создается envpython с этой же версией.
Чтобы установить определенную версию пакета , запустите conda install <package name>=<version>. Вот так вы установите Python 3.6 в среду envpython:
Если вам нужно установить несколько пакетов, запустите conda install, указав имена пакетов. Вот как вы установите numpy, scipy и matplotlib:
Обновление и удаление пакетов
Иногда вам будет нужно обновлять пакеты. Для этого запустите conda update <package name>. Если вы хотите обновить все пакеты, активируйте среду и запустите conda update --all.
Чтобы удалить пакеты, пропишите conda remove <package name>, но помните, что при удалении пакета, все зависимые от него тоже удалятся:
Использование каналов
Иногда вы не сможете найти нужные вам пакеты на базовых каналах. Вот так вы будете устанавливать pytorch:
В случае, если будете искать pytorch на сайте anaconda, вы получите следующие результаты:
В канале pytorch имеется пакет под названием pytorch с версией 0.4.1. Чтобы установить пакет с определенного канала, используйте параметр -c <chanel> вместе с conda install:
Также можно добавить канал, чтобы Conda производила там поиск пакетов. Чтобы посмотреть текущие каналы, запустите conda config --get channels:
Когда у вас появится множество каналов,нужно будет выставить приоритет. Чтобы добавить канал с наименьшим приоритетом в список, запустите conda config --append channels <channel name>. С наивысшим − conda config --prepend channels <channel name>. Рекомендуется выставлять новым каналам низкий приоритет, чтобы продолжить использовать каналы по умолчанию. Таким образом, вы можете установить pytorch, добавив канал pytorch и запустив conda install pytorch:
Использование Pip в среде Conda
Иногда при настройке Python для машинного обучения вам могут понадобиться чистые пакеты Python, которые будут недоступны на каналах Conda. Например, Unipath.
Вы сможете найти пакет, используя другой канал. Но так как unipath − чистый пакет Python, то можно использовать pip для его установки. Следует использовать pip, установленный conda create:
Чтобы установить pip, активируйте среду и установите пакет Conda:
Наконец, используйте pip, чтобы установить unipath:
После установки вы можете посмотреть на пакеты с помощью conda list и проверить, что Unipath был установлен:
Также можно использовать пакеты из системы VSC с помощью pip. Чтобы активировать supervisor, version 4.0.0dev0. доступный в репозитории Git, для начала установите последний:
Теперь установите supervisor, используя pip, с помощью репозитория Git:
После завершения установки supervisor будет указан в списке установленных пакетов:
XOR gate − ещё один момент, который стоит знать в процессе настройки Python для машинного обучения: используя Conda обучите нейронную сеть функционировать как XOR gate
XOR gate реализуют операцию OR. Требуется два цифровых входа, равные 0 или 1. И вывода, 1 (true) и 0 (false). Таблица ниже суммирует операции XOR gate:
Операцию XOR можно интерпретировать как classification problem, потому что она принимает два входа и должна классифицировать их как 0 или 1 в зависимости от того, равны они друг другу или нет. Именно этот пример обычно используется в качестве первого случая обучения нейронной сети, поскольку он прост, но в то же время требует нелинейного классификатора, такого как нейронная сеть. Чтобы реализовать нейронную сеть, создайте среду Conda, названную nnxor:
Теперь активируйте и установите пакет keras:
keras − высокоуровневый API, который упрощает внедрение нейронных сетей поверх известных библиотек, таких как TensorFlow. Обучите следующую нейронную сеть действовать как XOR gate:
Сеть берет два входа (A, B) и передает их двум нейронам, показанными большими кругами. Затем она принимает входные данные этих нейронов и подает их на выходной нейрон, который должен обеспечивать классификацию в соответствии с таблицей XOR.
Процесс обучения состоит в том, чтобы настроить значения w_1 до w_6, чтобы выход соответствовал таблице. Для этого входные примеры начнут подаваться по одному, вывод станет рассчитываться с текущими значениями, и, сравнивая вывод с желаемым, значения будут корректироваться.
Для этого создайте папку с именем nnxor в директории (C:\Users\IEUser) с файлом под именем nnxor.py, чтобы сохранить программу Python для реализации нейронной сети.
В файле nnxor.py выберите сеть для обучения и тестирования:
Импортируйте numpy, инициализируйте случайный seed, чтобы можно было воспроизвести те же результаты при повторном запуске программы и импортировать keras, используемый в сети.
Определите массив X, содержащий 4 возможных набора A-B входов, и массив y, содержащий выходные данные.
Следующие пять строк сформируют нейронную сеть. Модель Sequental() − одна из моделей keras для определения нейронной сети. Определите первый слой из двух входных нейронов, определив их функцию активации в качестве sigmond function. Затем обозначьте входной слой их одного нейрона с той же функцией активации.
Следующие две строки определяют детали обучения сети. Чтобы настроить параметры, используйте Stochastic Gradient Descent с оптимальной скоростью обучения, равной 0,1. Наконец, выполните обучение с помощью fit(), используя X и Y в качестве примеров обучения, после того, как каждый пример будет загружен в сеть (batch_size=1). Число epochs представляет собой количество попыток обучения сети.
В этом случае вы повторяете операцию 5500 раз, используя обучающий набор, содержащий 4 примера ввода и вывода. После обращения нейросети к исходным данным тренировочные варианты перемешиваются заново.
На последней строке вы печатаете прогнозируемые значения 4 возможных примеров ввода.
После обучения, вы можете проверить прогнозы, которые дает сеть для возможных входных значений:
Как вы определите X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]), ожидаемые входные округленные значения станут равны 0,1,1 и 0, что согласуется с прогнозами сети.
Машинное обучение применяется в различных областях, охватывая все большую аудиторию. Тем не менее, создание среды может быть сложней задачей. В этой статье вы узнали об основах создания среды Python на Windows с использованием Anaconda. Теперь, когда у вас есть основа, пришло время начать работу с настоящими приложениями.
но это не помогло Я также прочитал, что мне может понадобиться отредактировать мой файл .bashrc , но я не знаю, как получить к нему доступ и как мне его редактировать.
ОТВЕТЫ
Ответ 1
В Windows вам нужно будет указать путь к папке, в которую вы установили Anaconda3.
Для меня я установил anaconda3 в C:\Anaconda3 . Поэтому вам нужно добавить C:\Anaconda3 а также C:\Anaconda3\Scripts\ в переменную пути, например, set PATH=%PATH%;C:\Anaconda3;C:\Anaconda3\Scripts\ .
Чтобы проверить это, откройте новую оболочку dos, и теперь вы сможете использовать команды conda. Например, попробуйте conda --version .
Ответ 2
Когда вы устанавливаете anaconda на Windows сейчас, он не добавляет автоматически Python или Conda.
Если вы не знаете, где находятся ваши conda и/или python, введите в командной строке anaconda следующие команды
Затем вы можете добавить Python и Conda к вашему пути, используя команду setx в командной строке.
Затем закройте эту командную строку и откройте новую. Поздравляю, теперь вы можете использовать Conda и Python
Ответ 3
Если вы хотите использовать Anaconda в обычном cmd для Windows, вам нужно добавить несколько путей в переменную Path env.
Эти пути (вместо Anaconda3 папка может быть Anaconda2 в зависимости от версии Anaconda на вашем ПК):
Ответ 4
В новейшей версии установщика Anaconda для Windows также будет установлен модуль запуска Windows для Anaconda Prompt и Anaconda Powershell Prompt. Если вы используете один из них вместо обычной оболочки Windows cmd, в этой оболочке по умолчанию должны быть доступны команда conda , python и т.д.
Ответ 5
Я также столкнулся с той же проблемой всего час назад. Я пытался установить QuTip Quantum Toolbox в Python. К сожалению, я не наткнулся на эту страницу вовремя. Допустим, вы скачали установщик Anaconda и запустите его до конца. Наивно я открыл командную строку в Windows 10 и приступил к вводу следующих команд, как указано в документации по установке qutip.
conda create -n qutip-env
Конда Конфиг --append Каналы Конда-Фордж
Конда установить Qutip
Но как только я набрал первую строку, я получил следующий ответ
conda не распознается как внутренняя или внешняя команда, работающая программа или командный файл
Как только вы окажетесь здесь, все команды conda будут работать как обычно
Ответ 6
Если вы установили Visual Studio 2017 (Profressional)
Если вы не хотите ставить это в переменную окружения path в Windows и перезапускать, вы можете запустить ее просто:
Ответ 7
Даже у меня такая же проблема, когда я впервые установил Anaconda. Он сказал, что команда "conda" не найдена.
Итак, я только что установил два значения [добавленные два новых пути Anaconda] переменных среды системы в переменную PATH, которые: C:\Users\mshas\Anaconda2\& C:\Users\mshas\Anaconda2\Scripts
Многие люди забыли добавить вторую переменную, которая представляет собой "Сценарии", просто добавьте, что команда "conda" работает.
Ответ 8
Вам нужно добавить python.exe в C://. /Anaconda3 установочный файл, а также C://. /Anaconda3/Scripts в PATH.
Сначала перейдите в директорию установки, в моем случае она установлена в C://Users/user/Anaconda3, нажмите Shift + правую кнопку мыши и нажмите "Открыть окно команд здесь", или это может быть "Открыть PowerShell здесь", если это PowerShell., просто напишите cmd и нажмите Enter, чтобы запустить командное окно. Затем выполните следующую команду setx PATH% cd%
Затем перейдите в C://Users/user/Anaconda3/Scripts и откройте там командное окно, как указано выше, затем выполните ту же команду "setx PATH% cd%"
Ответ 9
Это решит проблему:
Ответ 10
Я сделал все предложенные вещи, переустановил его всеми возможными способами, но до сих пор не обнаружил ни conda, ни anaconda в моей системе. Как это может быть?
Ответ 11
Чтобы избежать дальнейших проблем с SSL, вы должны добавить все это в Path:
Ответ 12
Вещи были изменены после conda 4.6.
Программы "Anaconda Prompt" и "Anaconda Powershell" автоматически предоставляют команду conda . Найдите их в меню запуска.
Если вы не хотите использовать приведенные выше подсказки и попробуйте сделать conda доступным в обычном cmd.exe и Powershell. Прочитайте следующее содержание.
Разоблачить conda в каждой раковине
Цель следующего содержимого - сделать команду conda доступной как в cmd.exe , так и в Powershell в Windows.
Если вы уже отметили "Добавить Anaconda в мою переменную среды PATH" во время установки Anaconda, пропустите шаг 1.
Если Anaconda установлена только для текущего использования, добавьте %USERPROFILE%\Anaconda3\condabin (я имею в виду condabin , а не Scripts ) в переменную среды PATH (пользовательская). Если Anaconda установлена для всех пользователей на вашем компьютере, добавьте C:\ProgramData\Anaconda3\condabin в PATH .
Откройте новый Powershell, выполните следующую команду один раз, чтобы инициализировать conda .
Эти шаги гарантируют, что команда conda выставлена в cmd.exe и Powershell.
Расширенное чтение: conda init из Конды 4.6
Предостережение: добавьте новый \path\to\anaconda3\condabin , но не \path\to\anaconda3\Scripts в ваш PATH . Это большое изменение , введенное в conda 4.6.
В Conda 4.6 добавлена расширенная поддержка инициализации, так что новая оболочка conda activate может использовать больше оболочек, чем когда-либо прежде. Для получения дополнительной информации прочитайте вывод из conda init –help . Мы были особенно рады этому новому способу работы, потому что устранение необходимости изменять PATH делает Conda гораздо менее разрушительным для других программ в вашей системе.
В старые времена, \path\to\anaconda3\Scripts - это тот, который нужно поместить в ваш PATH . Он предоставляет команду conda и Python по умолчанию из "базовой" среды одновременно.
После conda 4.6 связанные с conda команды разделяются на condabin . Это позволяет выставлять ТОЛЬКО команду conda без активации Python из "базовой" среды.
Читайте также: