Anaconda供应了许多机器学习所需的库和工具，使得构建和支配项目变得更加大略。
零编程根本，先从安装开始，本日这边详解Anaconda安装步骤。
Anaconda的核心功能包括:包管理：Anaconda供应了一个易于利用的包管理系统conda,利用户能够轻松安装、更新和卸载Python包。环境管理Anaconda许可用户创建和管理虚拟环境，在不同项目中利用不同版本的Python和包，办理了依赖性和兼容性问题。
集成工具Anaconda集成了Jupyter Notebook、Spyder等盛行的开拓工具,为数据剖析和可视化供应了便利。
Anaconda预装了NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、PyTorch等机器学习和数据科学常用的库。总之,Anaconda是一个功能强大、利用广泛的Python发行版,为数据科学和机器学习供应了一个精良的集成环境。它的包管理和环境管理功能使得开拓职员能够更高效地构建和支配项目。
Anaconda支持的深度学习框架Anaconda支持多种常用的深度学习框架，包括: TensorFlow
TensorFlow是Google开拓的开源深度学习框架，在Anaconda中可以通过以下命令安装:
PyTorch：PyTorch是Facebook AI Research开拓的开源深度学习框架，可以通过以下命令安装:
Keras：Keras是一个高等神经网络API，运行在TensorFlow之上。可以通过以下命令安装:
Theano：Theano是一个用于定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式的Python库。可以通过以下命令安装:
MXNet：MXNet是一个高效和灵巧的深度学习框架。可以通过以下命令安装:
Caffe2：Caffe2是一个轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。可以通过以下命令安装:
Anaconda为数据科学家和机器学习工程师供应了一个丰富的深度学习框架生态系统，使得他们能够根据需求选择得当的工具来构建和演习深度学习模型。
以下便是安装篇（Windows操作系统）：
Anaconda英文版首页
1、轻松搜索并安装数千个数据科学、机器学习和 AI 软件包；
2、通过桌面运用程序管理包和环境或通过命令行操作；
3、跨硬件和软件平台支配；
4、Windows、MacOS 或 Linux 上的分发安装。
开源：访问任何领域(从数据可视化到机器人技能)项目所需的开源软件。
方便：通过我们直不雅观的平台，您可以轻松搜索和安装软件
包含在环境之间创建、加载和切换。
值得相信：我们安全托管的软件包和工件经由了系统的测试和定期更新，刚零根本入门不建议拿一些敏感数据源进行测试，若是公司业务须要，前辈行一轮数据初筛后再进行测试！
数以百万计的开拓职员和数据科学家利用 Anaconda Distribution 进行研究、创新和探索。
存储库：超过 8.000 个开源数据科学和机器学习包，由 Anaconda 构建并编译，适用于所有主流操作系统和架构。
第一步：勾选赞许，填写邮箱注册，提交（Submit)即可：
注册成功界面
第二步：进入刚刚提交注册的邮箱，会收到Anaconda官方发来的邮件，点击现在就下载（Download Now）
第三步：下载符合电脑配置的安装包并按以下步骤进行一步步操作，把稳：可以由于版天职歧，安装界面有些许差异，但大同小异。
第一次安装的时候，看到下载界面涌现三个不同操作系统的安装包下载界面，每个安装包对应2组下载选择，分别是Anaconda安装程序和Miniconda安装程序，这两个是全部须要安装，还是只须要安装个中一个？
安装Anaconda或Miniconda安装Anaconda或Miniconda时，只须要选择个中一个即可。Anaconda和Miniconda的紧张差异在于:
Anaconda是一个包含了180多个科学包及其依赖项的Python发行版，安装包较大(约4.4GB)，提前检讨自己的电脑是否符合安装条件。
Miniconda只包含最基本的内容——Python、conda包管理器及其依赖项，安装包较小(约480MB)。以是如果你须要大量的预装包，可以选择Anaconda。如果你只须要一个最小化的Python环境，可以选择Miniconda,然后根据须要再用conda安装其他包。
总之，Anaconda和Miniconda是二选一，不须要全部安装。选择哪个紧张取决于你的需求和偏好。
Anaconda安装程序
Miniconda安装程序
若是后期打算在AI领域专业化深入，并作出有一定效用的产品，电脑符合安装条件的，建议下载Anaconda版本，Windows系统选择第一个，现在大部分电脑都是64位的。当然也不用除一台手提用10年的怀旧主义。
很多朋友每每没开始之前，类似于自媒体，还没开始就买了一堆摄像机和布景装备，末了拍了几支影片没有水花了就熄火了，前期投入都是一笔不小的开支！
学习AI是一个循规蹈矩的过程，很多人想学成之后拿到一份好的offer，或者索性自己进行AI创业，创业的去世亡率很高，AI创业虽然在风口上，根本层基本没戏，除非是顶尖学府干系专业博士级人才。
纵然是运用层的开拓，在原来的学习模型根本上开拓出新的产品，从零开始学起，做好持久战的准备，这个知识体系之繁杂，可不是报一门AI的课程，通过几个月的学习就能开拓出来的。当然最大略的AI产品运用，不用报班几天也能节制个大概，提高事情和学习效率那是没问题的。
我们拿一台用了几年的老电脑先安装，先检讨是否是64位系统。电脑的32位和64位指的是操作系统的位数，32位处理器是基于32位处理器设计的，能够一次处理32位，即4个字节的数据，推而广之64位系统能一次处理8个字节数据。64位系统能同时处理更多的数据，数据处理能力更强，支持远超4GB的内存。在软件兼容性方面，64位操作系统具有向下兼容性，能够运行32位和64位软件，而32位操作系统只能运行32位的软件。
此电脑右键确认操作系统
确认完操作系统后，Anaconda是一个包含了180多个科学包及其依赖项的Python发行版，安装包较大(约4.4GB)，除了C盘，确认自己电脑哪个磁盘（E盘、D盘）哪个剩余空间比较大，后面安装路径选择哪个磁盘！
安装包下载完毕后，安装过程中会涌现是否将Anaconda添加至环境变量中的选项，勾选后安装程序将自动将Anaconda添加至环境变量中，如果忘却勾选，则须要在安装完成夹帐动添加路径。
下一步（Next)
点赞许（I Agree）
若不是公用电脑，个人和家庭电脑，一样平常选择默认选项（Just Me)，只默认当前登任命户利用。
之后变动安装路径，C盘变成D/E盘
一样平常就把C改成其他盘，若是有其他专属存储路径，复制粘贴安装路径即可！
接下去这步选择勾选哪个选项，软件默认的是勾选第一个和第三个选项，为了帮助第一次安装的朋友更深入理解，咨询了ChatGPT，得到如下答复：
这是 Anaconda3 安装程序的高等选项设置界面，下面我将每个选项进行翻译和解析，帮助你更好地理解：
1. Create shortcuts (supported packages only)
- 翻译：创建快捷办法（仅限支持的包）。
- 解析：选择此选项会在你的电脑上创建一些 Anaconda 环境的快捷办法，方便启动某些支持的包。
2. Add Anaconda3 to my PATH environment variable
- 翻译：将 Anaconda3 添加到我的 PATH 环境变量中。
- 解析：不推举启用此选项。如果你选择添加到 PATH 中，它可能会与其他利用 Python 的运用程序产生冲突。最好利用推举的办法，通过命令行或 PowerShell 来访问 Anaconda，而不是将其放入 PATH 环境变量中。
3. Register Anaconda3 as my default Python 3.12
- 翻译：将 Anaconda3 注册为我的默认 Python 3.12 版本。
- 解析：建议启用此选项。这样一来，其他程序（如 VSCode、PyCharm 等 IDE）将能够自动检测 Anaconda3，并将其作为你系统上默认的 Python 3.12 版本。
4. Clear the package cache upon completion
- 翻译：在安装完成后打消软件包缓存（勾选后安装涌现警示对话框，实际操作后不建议勾选，和ChatGPT给出的见地相反）。
- 解析：建议启用此选项。它可以帮助回收一些磁盘空间，而不会对系统或 Anaconda 的功能产生负面影响。
### 安装建议：
- 如果你不须要常常在命令行利用 `python` 命令，建议不要勾选第二项 `Add Anaconda3 to my PATH environment variable`，以避免与其他 Python 安装产生冲突。
- 第三项（注册 Anaconda3 为默认 Python 3.12），推举勾选，以便后续方便利用 Anaconda 环境。
- 清理缓存（第四项），如果你想节省磁盘空间，可以勾选此项（谨慎勾选）。
其余安装时根据你的利用需求选择适宜的选项即可。
软件默认选项
勾选1、3、4后，直接点击安装（Install），但是涌现了BUG，会涌现4-5个以下弹窗。虽然节省了电脑空间，依次选择忽略后，会导致很多数据包无法读取。
8G内存的条记本电脑安装韶光在15-20分钟旁边，16GB内存条记本电脑约3-5分钟就完成了安装！
ChatGPT解析后选择1、3、4选项
涌现了部分安装失落败无法读取部分数据的对话框
虽然依次点忽略选项后，依旧可以完玉成部安装过程。
以前也涌现过一些软件安装过程涌现类似对话框，安装完成后软件之后依然可以利用的情形。
但以免后续利用产生不必要的麻烦，打算重新安装。打消了之前按照ChatGPT解析安装后主动选择的第4项，变动了安装路径之外，别的选项都是软件默认项，打消了产生安装BUG可能性缘故原由，进行了第二次安装！
第二次安装除了安装路径（C盘改D/E），其余全部用软件的默认选项！
终于没有涌现之前的BUG提示对话框了。
安装完毕，一贯点Next，直到Finish，直接用软件默认的勾选项，不要做变动！
点击Finish后，又回到了官方网站的首页，这时候不要关闭网页，等待加载完毕，就会涌现改软件绿色圆环LOGO！
不要关闭网页等待加载！
第四步：Anaconda安装完成后，在Winows开始菜单栏中找到干系菜单，以下是最新添加的，个中Jupyter Notebook是一个基于网页的交互式打算环境，许可用户创建和共享包含代码、文本、数学公式和可视化内容的文档。
它最初是IPython Notebook的延续，现已支持多种编程措辞，包括Python、R和Julia等。
紧张功能交互式编程：用户可以在浏览器中直接编写和运行代码，结果即时显示在代码下方。这种办法便于调试和实时查看输出。文档编写：支持Markdown语法，可以在代码阁下添加解释文本，使得文档更具可读性和可分享性。用户可以在同一页面中整合代码和解释，适宜传授教化和报告。富媒体支持：能够展示多种格式的输出，包括图像、视频、LaTeX数学公式等，增强了数据剖析和展示的效果。版本掌握与共享：Jupyter Notebook文档以.ipynb格式保存，便于版本管理和与他人共享。用户还可以将Notebook导出为HTML、PDF等格式。扩展性：支持多种插件和扩展功能，可以根据须要添加新的功能模块，如交互式小部件和数据可视化工具。Jupyter Notebook是一个强大的工具，广泛运用于数据科学、机器学习、传授教化等领域，为用户供应了一个灵巧而高效的编程和文档环境。
第五步：进入Anaconda，用之前注册的邮箱登录，而后进入Anaconda Powershell Prompt
输入命令：pip --version，若安装成功，将会显示当前安装pip的版本号。
Anaconda有pip和conda两个包管理器。
个中pip许可用户在任何环境中安装Python包，不进行严格的依赖检讨，随意马虎产生冲突；
但conda许可用户在conda环境中安装库，有严格的依赖检讨，且pip已经内置在系统中，除了利用命令pip install --upgrade pip升级外，无需再次安装。
Anaconda这个Python发行版中包含的两个包管理工具：pip和conda，以及它们的紧张特点和差异。
pip：pip是一个Python包管理器，用于安装和管理Python包。
它可以在任何Python环境中利用，包括Anaconda。
pip不进行严格的依赖检讨，这意味着它在安装包时不会检讨包与包之间的兼容性，可能会导致依赖冲突。
conda：conda是Anaconda发行版特有的包管理器，也可以用来安装和管理Python包。
conda许可用户在特定的conda环境中安装库，这样可以避免不同项目之间的依赖冲突。
conda进行严格的依赖检讨，它会确保安装的包与系统中已有的包兼容，减少冲突的可能性。
conda环境中已经内置了pip，这意味着你可以直策应用pip命令来安装包，而不须要额外安装pip。
pip与conda的关系：在Anaconda中，pip已经预装，以是你不须要单独安装pip。
你可以通过pip install --upgrade pip命令来升级pip到最新版本。
总结来说，pip和conda都是用于安装Python包的工具，但conda供应了更多的环境管理和依赖检讨功能，有助于掩护项目的稳定性。而pip则更加灵巧，可以在任何Python环境中利用。在Anaconda中，两者可以共存，并且conda环境中已经包含了pip。
选择Environments，软件自行创建的一个base(root）环境，右侧是这个环境中已安装Python库。
在Anaconda Powershell Prompt中输入pip list查看base环境下所安装的库。
后续持续分享安装Anaconda后究竟能用来做什么？