Как обновить Anaconda?

У меня установлен Anaconda на моем компьютере, и я бы хотел его обновить. В Navigator я вижу, что есть несколько отдельных пакетов, которые можно обновить, но также пакет anaconda , который иногда имеет номер версии, а иногда и говорит custom . Как я могу продолжить?

Что на самом деле хотят 95% людей

В большинстве случаев, когда вы говорите, что хотите обновить Anaconda, вам нужно выполнить команду:

(Но этому должно предшествовать conda update -n root conda так что у вас установлена последняя версия conda )

Это обновит все пакеты в текущей среде до последней версии – мелким шрифтом является то, что он может использовать более старую версию некоторых пакетов для удовлетворения ограничений зависимостей (часто это не требуется, и когда это необходимо, пакетный план решатель сделает все возможное, чтобы минимизировать воздействие).

Это должно быть выполнено из командной строки, и лучший способ получить это – от Anaconda Navigator, затем на вкладке “Среды”, затем нажмите на треугольник рядом с root средой, выбрав “Открыть терминал”:

Эта операция обновит только одну выбранную среду (в данном случае root среду). Если у вас есть другие среды, которые вы хотите обновить, вы можете повторить процесс, описанный выше, но сначала нажмите на среду. Когда он выбран, справа появляется треугольный маркер (см. Изображение выше, шаг 3). Или из командной строки вы можете -n envname имя среды ( -n envname ) или путь ( -p/path/to/env ), например, чтобы обновить среду dspyr из скриншота выше:

Обновить отдельные пакеты

Если вы заинтересованы только в обновлении отдельного пакета, просто нажмите синюю стрелку или синий номер версии в Navigator, например, для astroid или astropy на скриншоте выше, и это astropy эти пакеты для обновления. Когда вы закончите, вам нужно нажать кнопку “Применить”:

Или из командной строки:

Обновление только пакетов в стандартном Anaconda Distribution

Если вас не интересуют версии пакетов и вы просто хотите “последний набор всех пакетов в стандартном дистрибутиве Anaconda, если они работают вместе”, вам следует взглянуть на эту суть.

Почему обновление пакета Anaconda почти всегда является плохой идеей

В большинстве случаев обновление пакета Anaconda в списке пакетов может привести к неожиданному результату: на самом деле вы можете понизить рейтинг многих пакетов (на самом деле, это вероятно, если он указывает версию как custom ). Суть выше предоставляет детали.

Использование среды conda

Ваша root среда, вероятно, не подходит для того, чтобы пытаться управлять точным набором пакетов: это будет динамическое рабочее пространство с установленными новыми пакетами и случайным образом обновляемыми пакетами. Если вам нужен точный набор пакетов, создайте среду conda для их хранения. Благодаря кешу пакетов conda и способу использования ссылок на файлы, это обычно i) быстро и ii) потребляет очень мало дополнительного дискового пространства. Например

Документация conda содержит больше деталей и примеров.

pip, PyPI и setuptools?

Ничто из этого не поможет обновить пакеты, которые были установлены из PyPI через pip или любые пакеты, установленные с помощью python setup.py install . conda list даст вам несколько советов о пакетах Python на основе pip, которые есть в вашей среде, но он не будет делать ничего особенного для их обновления.

Коммерческое использование Anaconda или Anaconda Enterprise

Это в значительной степени та же самая история, за исключением того, что вы не сможете обновить root среду, если она была установлена кем-то другим (например, /opt/anaconda/latest ). Если вы не можете обновить среды, которые вы используете, вы сможете клонировать, а затем обновить:

Если вы пытаетесь обновить свою версию Anaconda до новой, вы заметите, что запуск новой программы установки не будет работать, так как он жалуется, что каталог установки не пуст.

Поэтому вы должны использовать conda для обновления, как описано в официальных документах:

В Windows, если вы выполнили установку “для всех пользователей”, может потребоваться запуск из командной строки Anaconda с правами администратора.

Это предотвращает ошибку:

ОШИБКА conda.core.link:_execute(502): Произошла ошибка при удалении пакета ‘defaults :: conda-4.5.4-py36_0’. PermissionError (13, “Доступ запрещен”)

Откройте командную строку или команду conda и запустите:

Рекомендуется выполнить обе команды дважды (одну за другой), чтобы убедиться, что все основные файлы обновлены.

Это должно вернуть вас к последним “релизам”, которые содержат пакеты, выбранные сотрудниками Continuum для совместной работы.

Если вы хотите запустить последнюю версию каждого пакета (это может привести к нестабильной среде):

Надеюсь это поможет.

Источники:

Если у вас есть проблемы, чтобы получить, например, с 3.3.x до 4.x (обновление conda conda “не работает”, чтобы перейти к следующей версии), чем попробуйте более конкретно, например так:

Вы должны знать, что вы делаете, потому что Конда может сломаться из-за принудительной установки.
Если вы хотите получить больше гибкости/безопасности, вы можете использовать pkg-manager, такой как nix (-pkgs) [с nix-shell]/NixOS.

Здесь лучшая практика (по моему скромному опыту). Выбор этих четырех пакетов также обновит все другие зависимости до соответствующих версий, что поможет вам поддерживать согласованность среды. Последнее является общей проблемой, о которой другие говорили в предыдущих ответах. Это решение не нуждается в терминале.

Я использую Windows 10. Следующее обновляет все, а также устанавливает некоторые новые пакеты, включая обновление Python (для меня это было 3.7.3).

В оболочке попробуйте следующее (не забудьте изменить место, где установлены ваши данные Anaconda3). Обновление всего требует времени.

На Mac откройте терминал и выполните следующие 2 команды.

убедитесь, что вы выполнили каждую команду несколько раз для обновления до текущей версии.

найдите env.yaml в C:\Windows\System32 и запустите cmd от имени администратора

тогда это работает!

Чтобы обновить установленную версию до последней версии, скажем 2019.07, запустите

conda install anaconda=2019.07

В большинстве случаев этот метод может удовлетворить ваши потребности и избежать проблем с зависимостями

Ответ @InLaw был довольно точным. В дополнение, если у вас есть python2 по умолчанию, вы можете переключиться на python3 с псевдонимом.

Как настроить среду Python для машинного обучения и глубокого обучения с Anaconda

Дата публикации 2017-03-13

На некоторых платформах может быть сложно установить среду машинного обучения Python.

Сначала должен быть установлен сам Python, а затем нужно установить много пакетов, и это может сбить с толку новичков.

В этом руководстве вы узнаете, как настроить среду разработки машинного обучения Python с помощью Anaconda.

После завершения этого урока у вас будет работающая среда Python для начала обучения, практики и разработки программного обеспечения для машинного обучения и глубокого обучения.

Эти инструкции подходят для платформ Windows, Mac OS X и Linux. Я продемонстрирую их на OS X, так что вы можете увидеть некоторые диалоговые окна Mac и расширения файлов.

• Обновление Mar / 2017: Добавлено примечание, что вам нужен только один из Theano или TensorFlow, чтобы использовать Kears для глубокого обучения.

обзор

В этом уроке мы рассмотрим следующие шаги:

1. Скачать Анаконда
2. Установить Анаконду
3. Запустите и обновите Anaconda
4. Обновление библиотеки scikit-learn
5. Установите библиотеки глубокого обучения

1. Скачать Анаконду

На этом этапе мы загрузим пакет Anaconda Python для вашей платформы.

Anaconda — это бесплатная и простая в использовании среда для научного Python.

• 1. ПосетитеДомашняя страница Анаконды,
• 2. Нажмите «Анаконда» в меню и нажмите «Скачать», чтобы перейти кстраница загрузки,

• 3. Выберите загрузку, подходящую для вашей платформы (Windows, OSX или Linux):
  • Выберите Python 3.5
  • Выберите графический установщик

Это загрузит пакет Anaconda Python на вашу рабочую станцию.

Я на OS X, поэтому я выбрал версию OS X Файл составляет около 426 МБ.

У вас должен быть файл с именем вроде:

2. Установите Анаконду

На этом этапе мы установим программное обеспечение Anaconda Python в вашей системе.

Этот шаг предполагает, что у вас достаточно прав администратора для установки программного обеспечения в вашей системе.

• 1. Дважды щелкните загруженный файл.
• 2. Следуйте инструкциям мастера установки.

Установка быстрая и безболезненная.

Здесь не должно быть каверзных вопросов или спорных моментов.

Установка должна занять менее 10 минут и занять чуть более 1 ГБ места на жестком диске.

3. Запустите и обновите Anaconda

На этом этапе мы подтвердим, что ваша среда Anaconda Python обновлена.

Anaconda поставляется с набором графических инструментов под названием Anaconda Navigator. Вы можете запустить Anaconda Navigator, открыв его из панели запуска приложений.

Позже вы сможете использовать Anaconda Navigator и графические среды разработки; на данный момент я рекомендую начать со среды командной строки Anaconda, которая называетсяКонда,

Conda — это быстро, просто, трудно скрыть сообщения об ошибках, и вы можете быстро убедиться, что ваша среда установлена ​​и работает правильно.

• 1. Откройте терминал (окно командной строки).
• 2. Убедитесь, что conda установлена ​​правильно, набрав:

Вы должны увидеть следующее (или что-то подобное):

• 3. Убедитесь, что Python установлен правильно, введя:

Вы должны увидеть следующее (или что-то подобное):

Если команды не работают или имеют ошибку, пожалуйста, проверьте документацию для справки для вашей платформы.

См. Некоторые ресурсы в разделе «Дальнейшее чтение».

• 4. Убедитесь, что ваша среда conda обновлена, введите:

Возможно, вам придется установить некоторые пакеты и подтвердить обновления.

• 5. Подтвердите свою среду SciPy.

В приведенном ниже сценарии будет напечатан номер версии ключевых библиотек SciPy, необходимых для разработки машинного обучения, а именно: SciPy, NumPy, Matplotlib, Pandas, Statsmodels и Scikit-learn.

Вы можете ввести «python» и ввести команды напрямую. В качестве альтернативы я рекомендую открыть текстовый редактор и скопировать скрипт в свой редактор.

Сохраните скрипт как файл с именем:versions.py,

В командной строке перейдите в каталог, в котором вы сохранили скрипт, и введите:

Вы должны увидеть результат, подобный следующему:

Какие версии вы получили?
Вставьте вывод в комментариях ниже.

4. Обновление Scikit-Learn Library

На этом этапе мы обновим основную библиотеку, используемую для машинного обучения в Python, под названием scikit-learn.

• 1. Обновите scikit-learn до последней версии.

На момент написания статьи версия Scikit-Learn, поставляемая с Anaconda, устарела (0.17.1 вместо 0.18.1). Вы можете обновить определенную библиотеку, используя команду conda; ниже приведен пример обновления scikit-learn до последней версии.

На терминале введите:

Кроме того, вы можете обновить библиотеку до определенной версии, набрав:

Убедитесь, что установка прошла успешно, и scikit-learn был обновлен путем повторного запускаверсии руСценарий, набрав:

Вы должны увидеть результат, подобный следующему:

Какие версии вы получили?
Вставьте вывод в комментариях ниже.

Вы можете использовать эти команды для обновления машинного обучения и библиотек SciPy по мере необходимости.

Попробуйте учебник scikit-learn, например:

5. Установите библиотеки глубокого обучения

На этом этапе мы установим библиотеки Python, используемые для глубокого изучения, а именно: Theano, TensorFlow и Keras.

НОТА: Я рекомендую использовать Keras для глубокого изучения, а для Keras требуется только установить один из Theano или TensorFlow. Вам не нужны оба! Могут быть проблемы с установкой TensorFlow на некоторых компьютерах с Windows.

• 1. Установите библиотеку глубокого обучения Theano, набрав:

• 2. Установите библиотеку глубокого обучения TensorFlow (все, кроме Windows), набрав:

Кроме того, вы можете выбрать установку с использованием pip и конкретной версии tenorflow для вашей платформы.

• 3. Установите Keras, набрав:

• 4. Убедитесь, что ваша среда глубокого обучения установлена ​​и работает правильно.

Создайте сценарий, который печатает номера версий каждой библиотеки, как мы делали это ранее для среды SciPy.

Сохраните скрипт в файлdeep_versions.py, Запустите скрипт, набрав:

Вы должны увидеть результат как:

Какие версии вы получили?
Вставьте свой вывод в комментариях ниже.

Попробуйте учебное пособие по глубокому обучению Keras, например:

Дальнейшее чтение

В этом разделе приведены ссылки для дальнейшего чтения.

Резюме

Поздравляем, теперь у вас есть рабочая среда разработки Python для машинного обучения и глубокого обучения.

Теперь вы можете изучать и практиковать машинное обучение и глубокое обучение на своей рабочей станции.

Как же вы идете?
Позвольте мне знать в комментариях ниже.