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CMD常用语句记录
命令提示符（cmd，command）
打开方式：
- 任务栏 - 搜索 - 输入
cmd- 点击 “命令提示符” - 快捷键：win + R，输入
cmd，回车
查看信息（全部、环境、库）
- 查看全部信息
conda info
- 查看环境列表
conda info --envs
- 查看库列表
conda list
创建、运行虚拟环境
conda create -n 环境名 python==3.8
conda activate 环境名
- 创建新的环境
conda create --name 【环境名称】 python==【需要的python版本】
conda create -n 【环境名称】 python==【需要的python版本】
conda create -n 【环境名称】
-name是--name的简写。不写python，则默认是安装anaconda时的python版本。
库的操作
库指的是具有某些功能的模块或包。
安装库
经验！！先用conda把所有能安装的库安装了，再用pip安装其他库
conda 安装
conda install 库名==版.本
conda install 库名
优点：
- 支持win、mac、linux，支持其他编程语言的包。
- 会自动安装依赖包。
- 统一下载到一个文件夹中，若在其他环境还需要时，可以直接复制避免重复下载。
- 可以创建虚拟环境实现隔离。
缺点：
- 库不如pip丰富。
pip 安装
pip install 库名==版.本
pip install 库名
优点：
- 简单易用，社区支持好，python官方推荐。
- PyPI拉取数据，内容全面。
缺点：
- 不能管理非Python包。
- 不能创建虚拟环境，需要依赖virtualenv或venv等工具。
- 安装过程中不会自动安装非Python语言之外的依赖项。
官网安装（自己下载安装）
pip install 文件名.whl
以torch为例，在官网上找到适合自己电脑型号和python版本的文件，下载whl文件。
要么下载到cmd打开的路径，要么在cmd里把路径更改到文件所在的地方。
然后输入命令行语句下载。
优点：
- 从官网安装，可以获取最新版本或老版本。
缺点：
- 过程较麻烦。
- 选不好版本容易不兼容。
requirement.txt 安装
pip install -r requirements.txt
源代码安装
通常需要先下载源代码，然后运行python setup.py install来安装。
导出库
pip freeze > requirements.txt
删除库
conda remove 库名
pip uninstall 库名
更新库
conda update 库名
pip install --upgrade 库名
镜像源
一般使用前两个比较多，-i是指定镜像地址。
中国科学技术大学源 镜像地址：
-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
清华大学源 镜像地址：
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
豆瓣源 镜像地址：
-i https://pypi.douban.com/simple
阿里云源 镜像地址：
-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
腾讯云源 镜像地址：
-i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
运行python文件
cmd转到python文件所在文件夹，输入：
python 文件名.py
python常用语句记录
调用gpu或cpu
不确定正确性：
- pytorch
import torch
# 检查是否有可用的GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 现在，device是一个字符串，表示应该使用的设备，可以是"cuda"或"cpu"
- tensorflow
import tensorflow as tf
# 检查是否有可用的GPU
if tf.test.is_gpu_available():
device = "/GPU:0"
else:
device = "/cpu:0"