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Miniconda Windows10版本下载和安装
步骤1：Miniconda3下载和安装
# 1、下载地址（Windows 64位）
https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe#2、双击进行安装
# 安装注意事项：
1. 安装路径建议：`C:\Miniconda3`（避免中文和空格）
2. 安装时勾选 **"Add Miniconda3 to PATH"**
勾选 "Add Miniconda3 to PATH"（自动配置环境变量）
勾选 "Register Miniconda as the system Python"（设置为默认 Python）
3. 安装后验证：
conda --version
步骤 2：创建 Python 3.11.9 环境
# 使用 conda-forge 频道保证最新兼容包
conda create -n mll_env python=3.11.9 -c conda-forge# 激活环境(# 提示符会变为 (ml_env) 开头)
conda activate mll_env# 验证 Python 版本
python --version
步骤3：安装核心机器学习库
1.安装命令
# 传统机器学习工具链
conda install -c conda-forge -y numpy=1.26.4 pandas=2.2.1 matplotlib=3.8.2 conda install -c conda-forge -y scikit-learn=1.4.0 xgboost=2.0.3 lightgbm=4.1.0# 深度学习框架（CPU专用版）
conda install -c pytorch -y pytorch=2.2 torchvision=0.17 torchaudio=2.2 cpuonly# Jupyter 开发环境
conda install -c conda-forge -y jupyterlab=4.0 notebook=7.0 ipywidgets=8.1
2. 环境验证
验证脚本（保存为 check_env.py）
import sys
import platform
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
import torchprint("=== 系统信息 ===")
print(f"操作系统: {platform.platform()}")
print(f"Python路径: {sys.executable}\n")print("=== 核心库版本 ===")
print(f"NumPy: {np.__version__}")
print(f"Pandas: {pd.__version__}")
print(f"Scikit-learn: {sklearn.__version__}")
print(f"PyTorch: {torch.__version__}")
print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}\n")print("=== 深度学习测试 ===")
x = torch.randn(2, 3)
print(f"张量运算正常: {x.mean().item():.4f}")执行脚本：python check_env.py
期望输出：
3. 环境管理技巧
常用命令速查
| 功能 | 命令 |
|---|---|
| 列出所有环境 |
|
| 复制环境 | conda create --clone mll_env --name ml_backup |
| 删除环境 | conda remove --name mll_env --all |
| 导出环境配置 | conda env export > mll_env.yml |
| 从文件恢复环境 | conda env create -f mll_env.yml |
其他AI提示：
1、加速 Conda 操作
加速 Conda 操作
# 安装 mamba（更快的依赖解析器）
conda install -n base -c conda-forge mamba# 使用 mamba 替代 conda 命令
mamba install -c conda-forge tensorflow=2.132、 性能优化配置
启用多线程加速
# 在代码开头添加并行设置 from sklearn import config config.set(assume_finite=True) # 跳过数据验证加速 config.set(working_memory=512) # 提升大数组处理性能# 设置 NumPy 线程数 import os os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4" # 根据 CPU 核心数调整
| 时间 | 任务目标 | 具体操作 |
|---|---|---|
| Day 1 | 环境搭建 | 完成 Miniconda 安装并创建 ml_env 环境 |
| Day 2-3 | 掌握 Pandas 基础 | 使用 Titanic 数据集练习数据清洗（pd.read_csv(), df.groupby()） |
通过本指南，您将获得一个完全隔离、可复现的机器学习开发环境。建议为每个新项目创建独立环境（如
conda create -n new_project），并定期使用conda clean --all清理缓存空间。
验证 Conda 环境安装成功的详细步骤
1. 确认 Conda 环境激活状态
# 查看当前激活的环境（名称前应有星号 *） conda info --envs
2. 验证 Python 版本和路径
# 检查 Python 版本
python --version# 查看 Python 解释器路径
where python # Windows
3. 检查核心库安装状态
步骤 1：通过 Conda 查看已安装包
# 列出所有已安装的包
conda list# 搜索特定包（如 numpy）
conda list | findstr "numpy" # Windows
conda list | grep "numpy" # macOS/Linux
步骤 2：在 Python 中导入库
# 运行 Python 交互式命令行
python -c "import numpy, pandas, sklearn, torch; print('所有库导入成功')"
4. 验证深度学习框架的硬件支持
PyTorch 验证（CPU/GPU）
import torchprint(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA 是否可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"当前设备: {torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')}")TensorFlow 验证（CPU/GPU）
import tensorflow as tfprint(f"TensorFlow 版本: {tf.__version__}")
print(f"GPU 列表: {tf.config.list_physical_devices('GPU')}")5. 运行功能测试脚本
# 保存为 testml.py
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=50)
model.fit(X_train, y_train)# 验证准确率
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2%}")执行：python testml.py
6. 检查 GPU 支持（仅限深度学习）
CUDA 版本验证
# 查看 CUDA 驱动版本（需 NVIDIA 显卡）
nvidia-smi # 显示支持的最高 CUDA 版本# 查看 PyTorch 使用的 CUDA 版本（若安装 GPU 版）
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"