centos怎么给anaconda添加环境变量

1、安装anaconda

之前什么都不需要安装，直接在官网下载anaconda，我下载的是Python2.7，32位的。

下载后的文件是：

直接双击安装，可以自己选定安装位置（这个你自己决定）。

安装完成后，我们可以看到：

安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。

2、Python（shell）

这个和我们直接安装Python得到的Python shell用法一样。当然由于安装了anaconda，所以在这里好多包我们都可以使用了。

3、IPython

3.1 IPython(shell)

我们可以直接点击打开，也可以像下面这样在命令提示符中输入ipython

这个和我们pip install ipython安装的ipython用法一样。

3.2 Ipython QTConsole

直接点击打开，

3.3 IPython Notebook

我们直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。

4、Spyder（IDE）

4.1 Spyder

Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。

直接点击打开：

4.2 其他的IDE使用anaconda

由于安装完anaconda就自带了Spyder集成开发环境了，所以不需要任何配置可以直接使用，但是其他你自己安装的IDE要想使用anaconda需要配置。

1. 首先安装python，我选择安装Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下载地址）。

Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：

conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。

conda install <pkg name>#该命令用于安装应用包，如 conda install numpy.

pip install <pkg name>#该命令用于安装应用包，如 pip install theano.

conda update <pkg name>#升级应用包，如 conda update python

2. 安装Theano，在Anaconda 的命令窗口中输入 pip install theano，可以看到程序开始下载安装包，并检查是否满足安装条件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，满足条件之后开始运行setup.py安装theano，安装完成后会显示Successfully installed theano。

3. 测试Theano安装情况。

（1）在ipython中输入以下两行代码：

import theano

theano.test()

会显示theano的版本号，安装位置，已经其他包的安装版本，如numpy,nose,python等。

在运行中出现g++不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

（2）在Anaconda的命令行窗口输入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py

显示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py发现，其中路径设置为在bin下寻找theano-nose文件，而实际上Anaconda文件夹下根本没有bin这个文件夹，theano-nose存放在Scripts文件夹中。

》》》尝试1：将Scripts更名为bin，重新运行这句命令，可以成功运行。但是出现一个warning，提示没有检测到g++，所以无法运行优化后的C代码版本，只能执行python版本。

该种尝试的结果是，下次打开Anaconda 命令窗口后出现错误，因为其运行路径为Scripts，所以还是不要修改了。

（3）g++问题。我们打开MinGW文件夹，可以很清楚的看到有g++，但是为什么使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中输入g++也能成功调用g++.exe啊。所以结论是，鉴于这个代码中出现很明显的漏洞，所以说不定这里也是错误，先不管这些了。

试着做了以下配置，也不知行不行。

添加环境变量:path: C:\Anaconda\MinGW\binC:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib

新建环境变量： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano

在home目录下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），创建 .theanorc.txt 文件内容如下：

[global]

openmp=False

[blas]

ldflags=

[gcc]

cxxflags = -IC:\MinGW\include

（4）验证BLAS是否安装成功。由于numpy是依赖BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速。验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：

>>>import numpy

>>>id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)

False

结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。

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