Anaconda 环境配置详解

事情要从升级了Tensorflow1.12.0(此时最新版)开始说起，为了跑一个github的上程序，将Tensorflow升级了，也是噩梦的开始。不是这个包少，就是那个方法出错。结果github上的程序仍然没有跑通，无奈，为了使其他程序依然能正常运行，还是把Tensorflow的版本降下来吧。幸亏在升级Tensorflow之前查了一眼原来的版本，1.10.0。直接 pip install tensorflow==1.10.0 如果有那么简单，就不会有这篇文章了...

在Tensorflow升级时，顺带把一些其他的依赖包也升级了，比如numpy.但降级的时候一些库的版本没有降下来，这就造成有些程序的报错。想再把numpy卸载重装， pip uninstall numpy 但新的问题又来了， PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。 权限不够，不能直接加 --user ，如 pip uninstall --user numpy 。解决方案为 pip install --user numpy==版本号 。这是我目前能想到降级numpy的方案，可能不是最好的，但是有效。

早就知道Anaconda可以管理好多个环境，由于原来一直没有这方面的需求，电脑上的python-base环境加一个pip几乎能解决所有问题，但现在看来不得不再添加其他的环境了。

主要看关注三个方框中的内容。

左边一个红方框内的四个目录，后两个就不再介绍了自己点进去就知道什么意思了。主要说一下前两个。

这表示红色框内有三个环境

当然还有其他的一些 *** 作就自己去发现了，这里只是一些基本的 *** 作。

比如我想用

python3.6.5

Tensorflow1.10.0

Keras2.2.4

直接conda install python==3.6.5 Tensorflow==1.10.0 Keras==2.2.4即可

我的t1100k224这个环境就是tensorflow1.10.0和keras2.2.4，当然环境的名字可以任意定义，只要自己明白记住即可。

写python最好用的编译器是什么？

spyder？pycharm？jupyter？

这里不会去比较这三者孰优孰劣，三个我都用，三者各有千秋。

当你遇到这个问题的时候，就是spyder与环境不匹配造成的，在你的环境下安装一个特定的spyder吧。我baidu、google了一下午这个问题，没有一个能解答的，自己摸索了一下午，终于把这个坑给填上了。

好了，就写到这吧！不知所云。轻喷，轻喷。

我去给问这个错误的小伙伴解答一下去，估计也是抓耳挠腮！

2018年11月29日V1

方法如下：

1、首先需要找到嵌入的长度，它会被用来做实例化Annoy的索引。

2、接下来实例化一个Imdb图，使用：「env=lmdb.open(fn_lmdb，map_size=int(1e9))」。

3、确保我们在当前路径中没有Annoy索引或lmdb图。

4、将嵌入文件中的每一个key和向量添加至lmdb图和Annoy索引。

5、构建和保存Annoy索引。

1、ycharm每次RUN都会打开一个新的python Console，不利于观察数据结果。

2、点击 RUN --Edit Configuration ，进入设置界面。

3、在左边菜单列表，点击当前工程名，右边会出现Configuration 界面，默认 Run With Configuration 是勾选的。

4、取消 Run With Configuration 是勾选。

5、退出程序，然后再次进入工程，运行该程序，还是没生成新的 python Console。说明设置起效，但是只对该工程有效。

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