下载

可以从 Anaconda 官方网站（）下载 Anaconda，但下载速度可能较慢。

推荐从清华大学开源软件镜像站下载（），速度更快。

下载后，双击打开下载的 .exe 文件，开始安装。

安装

1. 在 Select Installation Type 一栏中，选择 Just me，以便当前计算机中的所有用户都可以使用 Anaconda。
2. 选择安装目标文件夹。建议在 C 盘空间充足的情况下，选择软件默认的路径安装，避免出现错误。
3. 记住安装路径，即 Destination Folder 中的路径。
4. 在 Advanced Installation Options 一栏中，取消选择第一项，选中第二项。第一项将 Anaconda 的安装路径自动设置为环境变量，但可能会带来问题。第二项将 Anaconda 中的 Python 版本作为系统默认的。
5. 开始安装，稍等片刻，完成安装。

安装完成后，取消勾选最终界面中的两个选项，点击 Finish。

环境变量配置

1. 按照 修改 Windows 用户变量、系统变量（环境变量）的方法 中介绍的方法，设置 Anaconda 的几个路径的环境变量。
2. 注意：由于我们选择为所有用户安装Anaconda，因此需要选择 系统变量 中的 Path。
3. 将 Anaconda 安装路径复制到环境变量中。
4. 按照上述方法，将以下四个路径添加到环境变量中：
• %ANACONDA_ROOT%\Library\mingw-w64\bin
• %ANACONDA_ROOT%\Library\usr\bin
• %ANACONDA_ROOT%\Library\bin
• %ANACONDA_ROOT%\Scripts

检查安装

1. 在开始菜单中输入 cmd，打开命令提示符。
2. 输入 python，查看命令提示符的输出情况。如果显示 Anaconda 的版本号，说明 Anaconda 安装成功。
3. 重新打开一个命令提示符窗口，输入 conda --version。如果显示 Anaconda 的版本号，说明安装成功。
4. 也可以输入 conda info。如果出现以下内容，说明安装成功：

    sys.version    : 3.10.7 (main, Oct 27 2022, 03:19:32) [MSC v.1934 64 bit (AMD64)]
    conda         : 4.13.0
    python        : 3.10.7
    ...
    

验证

在开始菜单中，可以找到 Anaconda 和相关应用程序。可以打开 Anaconda Navigator 和 Spyder 进行验证。

如果能够正常打开并使用 Anaconda 和相关应用程序，则安装成功。

WIN10下Anaconda安装 环境变量

设置好GPU开发环境，安装cuda8.0和cudnn5.12.安装Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64，默认Python版本为3.63. 安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，更新包更快：conda config --add channelsconfig --set show_channel_urls yes4.建立TensorFlow空间：conda create -n tensorflow python=3.5，设置Python版本为3.55.激活TensorFlow空间：activate tensorflow6. 安装TensorFlow：pip install--ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_7.测试TensorFlow：import tensorflow as tfhello = (Hello, TensorFlow!)sess = ()print((hello))设置SSD运行环境1．安装numpy（anaconda 离线安装）：pipinstall numpy-1.12.1-cp35-none-win_2．安装matplotlib（anaconda 离线安装）：pipinstall matplotlib-2.0.1-cp35-cp35m-win_3．安装opencv（离线）：anaconda中安装：pipinstall opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_4．下载TensorFlow版本的SSD：git clone，或者下载压缩包解压5．解压TensorFlowssd目录下的/checkpoint里的ssd_300_，得到模型参数6．安装，python编辑器，File->Setting->Project:Python->ProjectInterpreter:修改Python版本到TensorFlow工作空间下的python7．在notebook下新建工程，新建test_文件8．在pycharm中打开ssd_，复制非注释的内容至test_下9．修改test_：# Test on some demoimage and visualize output.#path = ../demo/#image_names = sorted((path))#print(image_names)#for itin image_names:cam=(0)success, img = ()while success:#img = (path+it)#(path + it)t1=()rclasses, rscores, rbboxes =process_image(img)_draw_on_img(img,rclasses, rscores, rbboxes, _plasma)t2=()print(time consumption:%.3f ms%(1000*(t2-t1)/()))(test,img)c=(1)if c==27:break# _draw_on_img(img, rclasses,rscores, rbboxes, _plasma)#_bboxes(img, rclasses,rscores, rbboxes)success, img = ()10． 运行程序test_

Anaconda的安装和简单使用

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题，并且已经包含了Python和相关的配套工具。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理。

首先去官方网站下载Anaconda，网站可以直接检测出当前电脑的操作系统，并 直以此提供合适安装包，Anaconda官网提供了3.x和2.7两个版本，下载哪个都行，这里直接下载Python 2.7对应的Anaconda。

下载之后，直接双击exe文件安装，可以自己选定安装位置。安装完成后，我们可以在电脑菜单项看到如下内容。

Anaconda安装好后，我们把bin目录加入PATH（如果有就不用加了），然后cmd打开命令行界面，输入conda --version 检查配置是否正确。

Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，例如上面我们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就是默认的环境，如果我们需要安装Python 3.6，我们需要做的操作如下：

conda的包管理与pip类似。conda可以理解为一个工具，其核心功能是包管理与环境管理.