ipython：同为python命令行工具，相比于原始的python命令行客户端，ipython无疑具有更好地交互体验，无须额外配置，即可享有代码着色、自动补全等诸多便利。Anaconda：python的环境管理软件。首先可以很方便的切换不同的版本（包括各个版本的python和各个版本的类库），其次，Anaconda的安装和环境变量配置是仅面向用户个人的，这无疑很适合多人共用服务器的场景。但是，系统自带的ipython和安装好的Anaconda居然不兼容？借鉴自 gitthub-ipython 的 issue 讨论，解决方法如下。在Anaconda环境下重新安装ipython：conda install -c anaconda ipython进入Anaconda环境，启动ipython。尝试调用torch，成功。

【功能模块】在Ubuntu 16.08下安装了anaconda3，创建了虚拟环境，安装了cuda和cudnn，然而无法正常运行代码服务器管理员统一安装的cuda10.2，我没有管理员权限，所以就想到了在conda虚拟环境中安装cuda10.1【操作步骤&问题现象】1、在Ubuntu 16.08下安装了anaconda32、创建了名为Mindspore的虚拟环境3、激活虚拟环境后，“conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5” 安装了对应版本的cuda和cudnn4、用官网的“pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.0.1/MindSpore/gpu/ubuntu_x86/cuda-10.1/mindspore_gpu-1.0.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com”，安装了liunx gpu版本的mindspore5、安装后，输入    python    import mindspore6、出现错误（图1），或如下：(MindSpore) ypd-19-5@dachuang19-PowerEdge-T630:~$ pythonPython 3.7.5 (default, Oct 25 2019, 15:51:11)[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import mindspore[WARNING] ME(4352:139822507321088,MainProcess):2020-11-02-18:03:05.340.614 [mindspore/_version_check.py:101] Can not find nvcc compiler(need by mindspore-gpu), please check if you have set env PATH, you can reference to the installation guidelines https://www.mindspore.cn/install[WARNING] ME(4352:139822507321088,MainProcess):2020-11-02-18:03:05.340.869 [mindspore/_version_check.py:105] Can not find cuda so(need by mindspore-gpu), please check if you have set env LD_LIBRARY_PATH, you can reference to the installation guidelines https://www.mindspore.cn/installTraceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>  File "/home/ypd-19-5/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/__init__.py", line 17, in <module>    from ._version_check import check_version_and_env_config  File "/home/ypd-19-5/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/_version_check.py", line 284, in <module>    check_version_and_env_config()  File "/home/ypd-19-5/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/_version_check.py", line 282, in check_version_and_env_config    env_checker.check_env(e)  File "/home/ypd-19-5/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/_version_check.py", line 71, in check_env    raise e  File "/home/ypd-19-5/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/_version_check.py", line 276, in check_version_and_env_config    from . import _c_expressionImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory7、我看好像是没有把nvcc和cuda什么的添加到环境变量中，所以后来，参考了https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-23807-1-1.html这篇帖子的方案，添加了一堆我不知道是什么的环境变量，依然无法解决，还是出现上面一样的问题【截图信息】一：【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

1 ANACONDA简介Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1]  因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。2 环境信息2.1 环境信息类别子项版本获取地址OSCentOS7.5 Aarch64https://www.centos.org/download/服务器配置16U16GB50GB软件anacondaArchiconda3-0.2.2https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.2/Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh  3 软件移植3.1 环境准备OS安装类型：CentOS-7.5-aarch64-1804。 注：操作系统安装使用最小简化版安装(如上图)，其余步骤安装一般安装操作系统步骤即可。3.1.1 相关软件下载上传1、 下载anaconda安装脚本至服务器目录下下载地址：https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.2/Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh3.2 软件安装脚本执行指导下载anaconda安装脚本至服务器：赋予脚本执行权：限chmod +x Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh执行Anaconda安装脚本：sh Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh配置环境变量: source ~/.bashrc4 软件运行4.1 测试已完成编译的软件1) 查看conda版本号。conda --v 2) 查看当前conda的包列表。conda list 

在windows平台上，官方给的projectQ安装C++的Simulator库的办法有两个，要么是安装msvc（体积大且没多线程加速，因为msvc只支持OpenMP2.0），要么是装mingw编译器，后者可以支持正常的OpenMP，编译出来的C++库是是支持多线程的。显然装mingw更好，不过projectQ没说清楚具体怎么玩，只好自己查命令去编译C++库。下面是具体的过程（每台机器上提前装的库都有差别，不保证一定没问题）：1. 提前要装的软件Anaconda3 64位mingw-w64vcruntime140.dll 64位说明：mingw-w64是最新版的mingw编译器（还有个旧版的叫mingw32，只有32位版的，早就停止更新了），安装的时候可以选装32位的还是64位的，由于要用64位的Python，肯定装64位的（如果必须要用32位的Python,那就装32位的mingw，但是坑很多，最后会说）装完之后，把安装目录下的bin文件夹比如C:\MinGW\mingw64\bin加到Path环境变量中。然后把下载的vcruntime140.dll放到mingw安装目录下的lib文件夹中，比如C:\MinGW\mingw64\lib。可能需要代理才能装这个编译器，这有离线版的。2. 开装projectQ！右键管理员身份打开Anaconda Prompt（环境变量都加好了的话直接cmd也行）输入命令:  pip install --global-option build_ext --global-option --compiler=mingw32 projectq一般来说，一通各种包安装之后会开始编译C++库，然后会直接出个Error，说缺lmsvcr140 :问题的原因是微软把这个库给移除了，导致编译程序找不着这个东西。这个时候之前下载的dll就要派上用场了，直接修改Anaconda安装目录下的C:\Application\Anaconda3\Lib\distutils\cygwinccompiler.py把87行改成这样（可能需要带管理员权限的编辑器）再跑一遍pip命令应该就能装好C++版的Simulator库了3. 并行效果在导入projectQ的库之前加上以下几行代码以启用多线程：  import os   os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = '8'   os.environ["OMP_PROC_BIND"] = "spread"线程数设置就看各自的电脑了。Linux貌似是用projectQ官方给的export命令，没用过就不多说了。运行官方示例shor算法，记得把high_level_gates里面的BasicMathGate置为False，强制模拟器去分解模幂运算对应的酉门，然后就可以开始愉快的数框框了！实际上它不是一开始就用上多核并行，而是代码跑到途中才开始，所以可能要等一会儿才能看到CPU占用率上去。官方说的是可以用当代笔记本电脑在3分钟内分解4028033这么大的数，其中的前提是把high_level_gates里面的BasicMathGate置为True，即不分解那个最耗时的模幂运算酉门，有点作弊的感觉，我实际这么跑了一下，发现程序根本就没用多核去跑，还是单线程运行，结果大概跑了10分钟才分解完，没搞清楚为什么会这样，群里哪位大佬知道的话劳烦告知。其实开了并行感觉shor算法并没有变快多少，实实在在去分解个529（貌似只用了十几个qubit）这种数都慢得要死，有点失望QAQ。4. 注意事项我的Anaconda是最新版64位的（2019.03），不知道低版本的会不会有问题。而且我之前电脑上就有全套Visual Studio 2017，不知道这个会不会对安装结果有影响（理论上有mingw了就不需要msvc）。32位的安装方法和以上步骤差不多（先把所有东西都换成32位的），但是更麻烦，32位的Anaconda的根目录下的include文件夹下的pyconfig.py里面如果有#define hypot _hypot这一行的话，要先注释掉再装projectQ，否则会报错。补一句，就算32位的装好了，实际跑比特数比较多的projectQ程序的时候也会有很大概率出MemoryError，所以不建议装32位的。貌似Linux或Mac上装带并行的projectQ没这么多幺蛾子。5. 最后一开始我是装的32位的projectQ，看到一堆报错信息一脸懵逼，折腾了好久才把这些安装问题给解决，希望能对大家有所帮助。可能大家按这个安装教程弄到最后还是会出新的Bug，到时候欢迎大家跟帖交流！

1.    人工智能开发环境概述人工智能程序可以基于linux、mac、window开发，为了方便广大读者学习，笔者以win10开发环境搭建为例展开讲解，人工智能程序开发工具有多种，为了简化开发环境，笔者推荐在win10安装Anaconda+Pycharm即可。2.    AnacondaAnaconda 本质上是一个软件发行版，包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项。简单来说，安装了Annaconda，就等同于安装了python、conda和一般可能用到的numpy、scipy、pandas等等常见的科学计算包，而无需再单独下载配置。由于python3和python2的分裂，自行使用virtualenv用pip进行配置，经常会出现无法使用的情况。固推荐安装Anaconda。2.1. 安装软件下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/双击软件，按提示安装软件。安装完成后，开始菜单如图所示2.2. Anaconda Navigator1)   Anaconda Navigator是可视化式 conda 控制台2)   Anaconda Prompt是命令行式 conda 控制台3.    PycharmPyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。3.1. 安装官网下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/，其分为Professional和Community，Community可以免费使用。双击软件，按提示安装软件，安装默认路径是C:\ProgramData\Anaconda3，建议修改自己的路径。如我的路径是D:\stone\softwareinstall\Anaconda33.2. 使用管理虚拟环境时可在设置中找到当前虚拟环境，进行软件包更新、删除，也可以使用 Anaconda 的两种方式管理软件包和虚拟环境。设计方式是fileàsettings，然后按下图配置环境至此，开发环境搭建完成!!

镜像名称：Anaconda 镜像镜像简介：Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。镜像源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

运行anaconda-navigator 报错 could not connect to display在网上找了一个解决办法 export DISPLAY=:0.0，但是不管用啊

Hello 我是华为公司的一员，工作基于 python，需要用 anaconda进行包管理，目前用的是清华大学镜像，要走代理，配置复杂。建议在开源镜像站里也提供 anaconda的镜像，能直连就方便了。