Что такое анаконда для python

Anaconda

Anaconda — кроссплатформенный дистрибутив Python, включающий большое количество дополнительных модулей. Также содержит реализацию языка R. Имеет несколько версий, как коммерческие, так и Open Source. Предлагается для замены Python, идущего в составе операционной системы SUSE Linux Enterprise Server, поскольку официальные репозитории SLES не содержат многие востребованные модули, доступные с помощью Anaconda (например, python-matplotlib, mpi4py).

https://anaconda.com — сайт разработчиков Anaconda, официальные дистрибутивы и инструкции.

https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/pkg-docs — полный список доступных официальных пакетов от разработчиков Anaconda. Если нужный вам пакет у нас не установлен, обратитесь к администрации комплекса.

http://anaconda.org — Anaconda Cloud, хостинг сторонних пакетов для Anaconda.

Пользователи комплекса могут самостоятельно установить Anaconda в свою домашнюю директорию. Но в составе дистрибутива идут далеко не все пакеты, предполагается, что остальные будут скачиваться через интернет, а доступ в интернет с комплекса по умолчанию запрещён. Поэтому ниже описано использование централизованно установленной Anaconda, поддерживаемой администраторами комплекса. Её пользователи не могут самостоятельно устанавливать или обновлять пакеты, даже в созданных для них окружениях (см ниже).

Версии

Рекомендуемая версия: Anaconda3 2020.11 с последующими обновлениями (по состоянию на сентябрь 2023г. это версия 2023.09). Для её использования необходимо предварительно настроить переменные окружения, выполнив команду:

source /opt/shared/anaconda/anaconda3-2020/bin/activate

Лучше выполнять эту команду из скрипта для qsub, это позволит разным задачам иметь разные значения переменных окружения.

При написании скриптов на Python учитывайте, что для использования Anaconda интерпретатором должен указываться не системный ‘/usr/bin/python’, а ‘/opt/shared/anaconda/anaconda3-2020/bin/python’

Также сохранены более ранние версии: Anaconda2 на Python 2.7 и Anaconda3 на Python 3.5. Для них настройка переменных окружения выполняется следующим образом:

для Anaconda2:

export PATH=/opt/shared/anaconda/anaconda2/bin:$PATH

для Anaconda3:

export PATH=/opt/shared/anaconda/anaconda3/bin:$PATH

Environment

Anaconda позволяет иметь несколько независимых конфигураций установленных пакетов, называемых ‘Environment’ (‘окружение’). У нас они используются для установки определённого ПО для конкретного пользователя.

Для использования окружения с именем ‘test_env’ необходимо после предварительной настройки переменных окружения дополнительно выполнить команду следующего вида:

source activate test_env

После выполнения этой команды изменится приглашение к вводу команд, оно будет отображать название текущего окружения:

(test_env) clu:~ #

Для выхода из окружения нужно выполнить:

source deactivate

mpi4py

mpi4py — пакет для использования стандарта MPI из программ на языке Python.
mpi4py из состава Anaconda использует реализацию MPI, также идущую в составе Anaconda — MPICH.

При работе с Anaconda реализация MPI, выбранная утилитой ‘mpi-selector’, не используется. Чтобы отключить настройку переменных окружения для неё, выполните на интерфейсном сервере:

mpi-selector --unset

Затем разорвите SSH-соединение с интерфейсным сервером и подключитесь заново.
Ниже приведён пример работы с mpi4py.
Создайте файл ‘submit.sh‘ такого вида:

#!/bin/bash #PBS -l select=3:ncpus=2:mpiprocs=2:mem=1gb,place=scatter #PBS -l walltime=0:01:00 cd $PBS_O_WORKDIR source /opt/shared/anaconda/anaconda3-2020/bin/activate echo -n 'mpiexec = ' which mpiexec echo MPI_NP=$(wc -l $PBS_NODEFILE | awk '< print $1 >') mpiexec -hostfile $PBS_NODEFILE -np $MPI_NP $PBS_O_WORKDIR/mpitest.py

Создайте файл ‘mpitest.py‘, в котором в качестве интерпретатора Python укажите реализацию из состава Anacoda:

#!/opt/shared/anaconda/anaconda3-2020/bin/python from mpi4py import MPI as mpi import socket comm_world = mpi.COMM_WORLD r = comm_world.Get_rank() s = comm_world.Get_size() str='mpi proc '+str(r)+' of '+str(s)+' run on '+socket.gethostname() print(str)

Разрешите исполнение этого файла:

chmod u+x mpitest.py

Поставьте задачу в очередь:

qsub submit.sh

После завершения задачи в лог-файле с потоком стандартного вывода будет примерно следующее:

mpiexec = /opt/shared/anaconda/anaconda3-2020/bin/mpiexec mpi proc 1 of 6 run on cn243 mpi proc 0 of 6 run on cn243 mpi proc 3 of 6 run on cn204 mpi proc 5 of 6 run on cn205 mpi proc 2 of 6 run on cn204 mpi proc 4 of 6 run on cn205

Anaconda Python

Anaconda Python — дистрибутив языков программирования Python и R с открытым исходным кодом для ОС Windows, Linux и MacOS, в который входит набор свободных библиотек, система управления пакетами и другие компоненты. Он используется для проведения научных и инженерных расчетов, решения задач в области обработки данных, прогнозной аналитики, машинного обучения. Его разработкой и поддержкой занимается компания Anaconda Inc., основанная Питером Вангом и Трэвисом Олифантом в 2012 году. Дистрибутив предназначен для более простого развертывания пакетов и управления ими.

Освойте профессию
«Fullstack-разработчик на Python»

Fullstack-разработчик на Python

Fullstack-разработчики могут в одиночку сделать IT-проект от архитектуры до интерфейса. Их навыки востребованы у работодателей, особенно в стартапах. Научитесь программировать на Python и JavaScript и создавайте сервисы с нуля.

Профессия / 12 месяцев
Fullstack-разработчик на Python

Создавайте веб-проекты самостоятельно

Что такое Anaconda

Программа Anaсonda представляет собой полноценную систему работы с библиотеками Python, включающую программу-установщик и набор следующих файлов.

• Библиотеки. Каждая из них включает определенный набор функций и объектов, предназначенный для решения конкретных задач — например, работы с массивами данных, астрономических вычислений, обработки изображений, построения и тренировки нейронных сетей, различных инженерных расчетов, статистического анализа и т.д. Всего в пакет Anaconda входит около 1500 библиотек, объединенных научной и инженерной тематикой.
• Менеджер пакетов Conda. Это кроссплатформенное программное обеспечение, предназначенное для установки пакетов ПО и библиотек, быстрого переключения между их версиями, загрузки и инсталляции обновлений. Conda написана на Python, но является языково-независимой, то есть может работать с проектами, написанными на любом языке программирования. Кроме того, с ее помощью можно установить и сам Python — возможность, предусмотренная далеко не во всех менеджерах пакетов, написанных на этом ЯП. Из-за того, что менеджер пакетов оказался очень удобен для решения задач, не связанных с Python, он был выделен в отдельный дистрибутив с открытым исходным кодом.
• Менеджер виртуальной среды. Это программа, позволяющая создавать, редактировать, удалять и отслеживать состояние виртуальных машин. Управление изолированными виртуальными средами осуществляется из единой контрольной консоли. Виртуализация используется при работе над несколькими проектами одновременно, позволяя исключить их влияние друг на друга, тем самым обеспечив высокую точность расчетов.
• GIU Anaconda Navigator. GUI (graphic user interface) — графический интерфейс пользователя, то есть программная оболочка, в которой можно работать с библиотеками не с помощью текстовых команд, а используя визуальные элементы, такие как блоки, модули, графики и т.д. «Анаконда Навигатор» существенно упрощает взаимодействие с библиотеками, делает работу менее однообразной и утомительной, повышает наглядность рабочего процесса.

Anaconda — не просто набор отдельных библиотек, а полноценная интегрированная среда разработки. То есть все входящие в нее пакеты и инструменты настроены так, чтобы работать совместно. Ее основное отличие от других менеджеров пакетов, таких как pip, заключается в том, что установка библиотек происходит с учетом уже установленных версий и их особенностей. Когда pip инсталлирует пакет, он автоматически устанавливает все зависимости Python без проверки их совместимости с уже имеющимися на компьютере.

Например, пользователь, у которого уже установлена рабочая сборка, к примеру Google Tensorflow, использует pip для установки пакета, требующего другой версии зависимой библиотеки Numpy, а не той, которая на данный момент задействована в Tensorflow. Из-за этого он может столкнуться с тем, что сборка либо перестает работать вообще, либо дает искаженные результаты при проведении расчетов.

В то же время менеджер пакетов Conda сначала проверяет текущую среду, в том числе все установленные в настоящее время пакеты, а также ограничения их версий. И уже на основе этого анализа программа либо подбирает совместимый с ними комплект зависимостей, либо уведомляет пользователя, что это невозможно.

Станьте Fullstack-разработчик на Python и найдите стабильную работу
на удаленке

Что такое Anaconda Navigator

Anaconda Navigator — компонент Anaconda, представляющий собой графический пользовательский интерфейс на рабочем столе. Он предназначен для легкого запуска и управления приложениями, средами, пакетами и каналами без использования командной строки. С его помощью также можно искать и скачивать обновления из облачного хранилища Anaconda Cloud или из локального репозитория. Как и вся система управления пакетами, он работает на Windows, Linux и MacOS. В состав Anaconda Navigator входят следующие инструменты:

• JupyterLab — среда разработки, позволяющая работать с блокнотами, кодом и данными;
• Jupyter Notebok — браузерный инструмент для оформления красивой и информативной аналитики, совместного хранения кода, картинок, примечаний, диаграмм, формул и т.д.;
• Spyder — среда разработки для научных вычислений на Python, позволяющая писать, менять и проверять код. С помощью GUI Spyder можно просматривать и редактировать переменные, анализировать программу непосредственно при ее выполнении, выявлять ошибки в реальном времени и т.д. Также есть возможность работать в Anaconda с другими средами разработки Python, в том числе PyCharm и Atom;
• VS Code — редактор кода с возможностью выполнять такие операции, как отладка, запуск задач и контроль версий;
• Glueviz — с помощью этого инструмента можно визуализировать многомерные массивы данных в файлах. Он анализирует взаимодействия как внутри каждого набора данных, так и между ними;
• Orange 3 — компонентная структура глубокого анализа и визуализации данных. Функционал Orange 3 отличается высокой интерактивностью, наличием большого выбора различных аналитических инструментов;
• RStudio — представляет собой комбинированный инструмент, включающий множество функций (например, обучающий курс и блокнот) для более удобной работы с языком программирования R.

Управление в Anaconda Navigator осуществляется преимущественно мышью. Доступные инструменты и библиотеки выглядят как иконки, расположенные в рабочем окне и сопровождающиеся коротким описанием. Все операции по скачиванию, установке, запуску компонентов выполняются через виртуальные кнопки. Такой способ управления максимально понятен даже начинающим пользователям.

Преимущества Anaconda

Универсальность. Anaconda предназначена для расчетов на языках Python и R. Это делает ее оптимальным выбором для специалистов в области анализа и обработки данных, владеющих обоими ЯП, а также для тех, кто только делает первые шаги в их изучении и пока не знает, какой осваивать в первую очередь.

Открытый исходный код. Anaconda распространяется как свободное программное обеспечение, то есть ее можно установить и использовать бесплатно. А открытость исходного кода делает ПО доступным для просмотра и изменения самим пользователем, который может адаптировать систему под выполнение конкретной задачи.

Наличие свыше 1500 библиотек. Такое количество предустановленных пакетов — одно из главных преимуществ Anaconda. Это избавляет пользователя от необходимости искать и устанавливать нужные библиотеки отдельно. Кроме того, все пакеты в Anaconda подобраны с учетом максимально широкого круга задач, выполняемых в рамках науки о данных, научных и инженерных вычислений.

Богатая документация. Так как Anaconda — продукт с открытым исходным кодом, по ней имеется множество руководств, инструкций и туториалов по установке, настройке и использованию, созданных как официальными разработчиками, так и сторонними специалистами, программистами-любителями. Богатая документация в сочетании с обширным экспертным сообществом позволяют пользователю найти ответ на любую возникшую в работе с Anaconda проблему. Еще одна особенность Anaconda — отличная документация.

Кроссплатформенность. Anaconda может быть установлена на Windows, Linux и MacOS. Это, с одной стороны, позволяет работать с помощью системы над одним проектом нескольким разработчикам, использующим разные платформы. С другой — продукты, созданные с помощью Anaconda, можно переносить между платформами без риска того, что они не будут работать.

Простота и удобство. Anaconda предлагает пользователю широкий выбор способов установки и управления программными пакетами. Тем, кто только начинает постигать азы работы в Python, доступен графический интерфейс, позволяющий управлять компонентами и библиотеками несколькими кликами мышью. Для более опытных пользователей есть командная консоль Conda, работа в которой осуществляется с помощью текстовых команд. Каждый пользователь имеет возможность выбрать тот способ взаимодействия с компонентами, который ему ближе.

Зачем использовать несколько сред Python

При работе с Python вы устанавливаете конкретную версию языка с актуальными версиями пакетов, необходимых для рабочих расчетов и экспериментов.

После того как вы постигните основы Python и скачаете дистрибутивы Python из GitHub, Kaggle или других репозиториев, возможно, вам понадобятся иные версии библиотек, чем те, которые вы используете в настоящее время. В такой ситуации будет нужно настроить различные среды, чтобы старые и новые версии не конфликтовали друг с другом и не нарушали работу приложений.

Среда представляет собой изолированное окружение (виртуальную машину), которая имитирует работу полноценного физического ПК. За ее создание и работу отвечает встроенный в Anaconda менеджер виртуальной среды, который выделяет для этого часть физических ресурсов ПК (оперативную память, дисковое пространство, мощность процессора и т.д.). С помощью этого инструмента можно одновременно создать несколько рабочих сред.

Также использование нескольких сред Python может понадобиться в следующих ситуациях:

• при нарушении работы приложения. Допустим, на компьютере уже установлено разработанное ПО, которое сначала работало отлично, но в какой-то момент перестало запускаться. Такое случается, например, из-за критической несовместимости конкретной версии пакета с другими компонентами программы. Одно из решений заключается настройке отдельной среды для приложения, содержащей новую версию Python и полностью совместимые библиотеки;
• при совместной работе. При разработке приложений в команде часто необходимо проверять работу программы на разных компьютерах. Не обязательно для этого переносить приложение с одного физического ПК на другой — достаточно настроить на одном изолированную среду Python с эмуляцией операционной системы и установить в нее тестируемую программу;
• для тестирования программы на ПК клиента. Коммерческие приложения обязательно проходят проверку на работоспособность у конечных пользователей. Можно тестировать их непосредственно после доставки клиентам, но это не очень удобно — в случае, если продукт не будет работать нормально, придется его отзывать для исправления неполадок. А это дополнительные расходы. К тому же — не каждый клиент будет ждать, пока разработчик исправит ошибки. Создав на своем рабочем ПК виртуальные среды с различными операционными системами, разработчик может заранее протестировать приложение на работоспособность и отправить пользователям конечную версию программы для их ОС;
• при разработке и использовании программ разных версий. Если разработчик создает сразу несколько продуктов одновременно, у них могут отличаться требования к Python или версиям библиотек. С помощью изолированных виртуальных сред можно параллельно работать над несколькими приложениями сразу, установив разные дистрибутивы Python с отдельными пакетами под различные задачи.

Как работают каналы в Anaconda

Conda при установке или обновлении пакетов ищет их в специальных хранилищах, которые называются каналами. При этом она использует каналы в соответствии с их иерархией. Те, которые имеют наивысший приоритет, Conda в поисках нужного пакета проверяет первыми. Пользователь может самостоятельно изменить приоритетность уже имеющихся каналов и добавить к ним новые.

Одна из проблем такой иерархической системы в том, что Conda, скачивая пакет из канала с низким приоритетом, может перезаписать библиотеку, которая была загружена с более приоритетного репозитория. Соответственно, это способно привести к несовместимости перезаписанного пакета с другими компонентами Anaconda.

Чтобы этого не произошло, добавлять новые каналы нужно так, чтобы они были расположены в конце иерархического списка и имели самый низкий приоритет. Таким образом пользователь может добавить «специальные» пакеты, не включенные в те, которые уже инсталлированы по умолчанию. В итоге он получает все пакеты по умолчанию, что снижает вероятность их изменения по менее приоритетному каналу.

Что такое Miniconda

Для многих задач в области научных и инженерных вычислений, обработки данных не требуется того широкого функционала, который предлагает Anaconda. К тому же, чем больше библиотек, тем больше места они занимают на жестком диске компьютера. Для экономии свободного пространства можно использовать минимальный дистрибутив, который называется Miniconda. Он включает в себя:

• пакет Python — если у пользователя уже установлен Python на ПК, удалять его не обязательно. Miniconda просто инсталлирует свою версию библиотеки параллельно имеющейся;
• менеджер пакетов Conda — ее функционал не уступает версии, поставляемой в дистрибутиве Anaconda;
• пакеты зависимостей Python и Conda, необходимые для их нормальной работы;
• небольшой набор дополнительных библиотек для работы с Python, таких как pip, zlib и т.д.

Загрузочный файл Miniconda весит 73,6 Мб, в то время как инсталлятор Anaconda — 1 Гб, то есть разница между ними более, чем в 10 раз. Установленный пакет Miniconda занимает не больше 1 Гб на жестком диске, в то время как распакованная Anaconda — больше 4 Гб.

Помимо меньшего размера файла-установщика и, соответственно, более быстрого скачивания и инсталляции Miniconda имеет еще несколько преимуществ перед стандартным дистрибутивом Anaconda.

• Она включает меньше компонентов, что упрощает ее освоение — это особенно актуально для пользователей, которые раньше не работали с системами разработки и управления Python.
• Пользователь сам может выбрать нужные ему библиотеки, в то время как Anaconda сразу инсталлирует все свое содержимое.

В то же время отсутствие таких компонентов, как графический интерфейс пользователя Anaconda Navigator, делает Miniconda менее удобной в работе с библиотеками. Однако, у пользователя всегда есть возможность закачать недостающие инструменты из репозиториев.

Miniconda — оптимальный вариант для опытных пользователей, которые хорошо разбираются в различных инструментах и библиотеках Python и знают, какие из них им нужны для работы. Для тех, кто только начинает постигать этот язык, рекомендуется устанавливать полную версию, так как это избавляет от необходимости самостоятельно скачивать нужные компоненты. Достаточно поставить Anaconda на ПК, и сразу можно приступать к работе.

Как запустить Anaconda

Установка Anaconda зависит от того, какой операционной системой вы пользуетесь, а также типа дистрибутива (стандартного или минимального).

Рассмотрим процесс для наиболее распространенной ОС — Microsoft Windows.

1. Скачивание и установка. Дистрибутив «Анаконда» — это свободное ПО, поэтому его можно абсолютно бесплатно скачать с официального сайта разработчика. Перед тем как установить Anaconda, в разделе с версиями программного пакета выбираете подходящую для вашей операционной системы — в рассматриваемом случае это Windows 10 64-разрядная. Кликните по скачанному файлу, примите лицензионное соглашение (оно обязательно даже для свободного ПО) и дальше следуйте командам программы-установщика. В процессе установки инсталлятор предложит добавить Anaconda в переменную окружения PATH — не рекомендуется это делать, так как возможно изменение работы других установленных приложений.
2. Создание новой среды в Anaconda. После установки дистрибутива нужно создать новую среду для дальнейшей работы с Python. Для этого откройте в Navigator и зайдите в раздел Environments в левом основном меню, а затем кликните мышью на иконку крестика с пометкой Create. Новая среда успешно создана. Затем нужно зайти в раздел Channels и добавить новый канал, кликнув на Add и затем на кнопку Update channels. Из добавленного хранилища Conda скачает нужные библиотеки.
3. Загрузка компонентов. Зайдите в Navigator и перейдите во вкладку Home, после чего выберите нужные вам компоненты и инсталлируйте их в ранее созданную виртуальную среду. За счет визуального интерфейса в «Навигаторе» доступные инструменты отображаются в окне. Для установки достаточно кликнуть на кнопку Install под выбранным компонентом. Когда он будет загружен, кнопка Install сменится на Launch, кликнув на которую можно запустить приложение.

Anaconda дает пользователям максимально широкие возможности Python для выполнения научных расчетов, анализа и обработки данных и т.д. Этот программный пакет работает как единое целое, исключая вероятность возникновения конфликтов между различными версиями библиотек. Для небольшого круга задач есть сокращенная версия этого дистрибутива с возможностью добавления нужных компонентов из локального репозитория или облачного хранилища. В настоящее время Anaconda является одним из самых продуманных тематических дистрибутивов Python, у которого есть широкая информационная поддержка от официальных разработчиков и большого пользовательского комьюнити.

Использование Anaconda и создание собственных Python окружений

Для выполнения расчетов с помощью Python, как правило, требуются дополнительные библиотеки. Оптимальным способом загрузки дополнительных библиотек на вычислительном кластере НИУ ВШЭ является использование программного пакета Anaconda. Это удобный менеджер пакетов Python, предназначенный для создания изолированных окружений Python и автоматического разрешения зависимостей. На суперкомпьютере уже имеется базовое окружение Anaconda, которое можно подключить следующей командой:

module load Python

После подключения этого модуля становятся доступными для использования большинство наиболее популярных библиотек Python, включенных в состав базового набора Anaconda.
Полный список библиотек в окружении можно посмотреть командой conda list
Установка других пакетов или обновление версий в базовом окружении невозможна.

Также доступны дополнительные окружения с пакетами PyTorch, TensorFlow и аналогом Google Colab: module available Python

Если вам необходимо установить пакеты или версии пакетов, которых нет в базовом окружении, то потребуется создать своё собственное изолированное окружение и установить в него необходимые модули:

conda create -n python=

Например, для создания окружения «my_py_env1» на базе последней версии Python 3 воспользуйтесь следующей командой:

conda create -n my_py_env1 python=3

На запрос об установке новых пакетов ответьте «y».

Далее необходимо задействовать созданное окружение:

source activate my_py_env1

После активации в приглашении терминала появится префикс с именем окружения:

(my_py_env1) [anaconda@sms ~]$ python -V

Для вывода списка доступных окружений используйте команду conda env list

Для установки необходимых пакетов используйте команду conda install, например, для установки последней версии NumPy:

conda install numpy

Для установки пакетов из файла requirements.txt можно использовать команду conda install —file requirements.txt

Обратите внимание: на вычислительных узлах из соображений безопасности нет доступа в Интернет. Все пакеты необходимо предварительно установить, подключившись к логин-серверу суперкомпьютера.

С помощью команды conda search выполняется поиск пакетов в репозиториях Anaconda. Также поиск можно осуществлять на сайте https://anaconda.org/anaconda/

Отключить окружение (например, для выбора другого): conda deactivate

Для подключения окружения к ноутбукам в JupyterHub установите соответствующее ядро (см. https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels).
Например, для Python необходимо установить ядро ipykernel:

conda install ipykernel

После установки ядра это окружение появится в списке на главной странице JupyterLab:

Переключить используемое окружение и ядро можно в уже запущенном ноутбуке, кликнув по названию ядра в правом верхнем углу или в меню Kernel -> Change Kernel.

Настройка окружения Python для работы с GPU на вычислительных узлах

Для работы с GPU на вычислительных узлах необходимо предварительно настроить изолированное окружение Python на логин-сервере (sms) вычислительного кластера НИУ ВШЭ:

1. Выгрузить все загруженные модули и активировать модуль Anaconda:
   module purge; module load Python
2. Создать и активировать новое изолированное окружение Anaconda:
   conda create -n my_py_env
   source activate my_py_env
   Если вы часто запускаете задачи с использованием srun, то рекомендуется в файл ~/.bashrc добавить строчку source activate my_py_env. В этом случае будет автоматически активироваться созданное окружение.
3. Установить необходимые пакеты Python, например для PyTorch:
   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
   Большие фреймворки, такие как PyTorch или TensorFlow, рекомендуется устанавливать в первую очередь и в новое пустое окружение. Это позволит установить версии пакетов с поддержкой GPU без возможного влияния ранее установленных модулей.
4. Пакеты, которым для установки необходимо наличие GPU, необходимо предварительно скачать, затем выделить вычислительный узел с GPU и установить пакет с локального каталога. Например, для установки пакета pytorch_scatter из git-репозитория следует выполнить следующие команды:
   git clone https://github.com/rusty1s/pytorch_scatter
   srun —pty —cpus-per-task 1 —gpus 1 bash
   cd pytorch_scatter
   pip install -e .
   Здесь точка в конце команды означает указание на текущий каталог — будет выполнена сборка и установка модуля из текущей директории.
5. Провести проверочный запуск на 1 GPU и подготовить скрипт-файл для sbatch по примеру из инструкции по запуску задач на суперкомпьютере. Пример sbatch-скрипта:

#!/bin/bash #SBATCH --job-name=test #SBATCH --gpus=1 module purge module load Python source deactivate source activate my_py_env nvidia-smi which python python -V python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'

Важно: о выводе результатов в консоль

По умолчанию python использует буфферизованный вывод (т.е. вывод НЕ мгновенно передается в результирующий файл).
Например, в случае такого кода:

from time import sleep print('Start') for i in range(60): sleep(1) print('Done')

Начальный вывод «Start» появится в файле вывода (slurm-.out) только спустя 60 итераций (одновременно с «Done»).
Для задач, результаты которых оцениваются в процессе выполнения (выводятся промежуточные значения и тп), это не подходит (например, в случае, когда задача завершится по таймауту, вывода в файле не будет).
Для мгновенного отображения результатов предлагается 2 варианта:

1. Добавлять аргумент flush=True в функцию print: print(‘Start’, flush=True) (это работает только при версии python >= v3.3).
2. Добавить аргумент -u при запуске задачи к самому интерпретатору: например, python3 -u myprog.py (изменений в коде в данном случае не понадобится).

Нашли опечатку ?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

• О ВЫШКЕ
• Цифры и факты
• Руководство и структура
• Преподаватели и сотрудники
• Корпуса и общежития
• Закупки
• Обращения граждан в НИУ ВШЭ
• Фонд целевого капитала
• Противодействие коррупции
• Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
• Сведения об образовательной организации
• Людям с ограниченными возможностями здоровья
• Единая платежная страница
• Работа в Вышке
• ОБРАЗОВАНИЕ
• Лицей
• Довузовская подготовка
• Олимпиады
• Прием в бакалавриат
• Вышка+
• Прием в магистратуру
• Аспирантура
• Дополнительное образование
• Центр развития карьеры
• Бизнес-инкубатор ВШЭ
• НАУКА
• Научные подразделения
• Исследовательские проекты
• Мониторинги
• Диссертационные советы
• Защиты диссертаций
• Академическое развитие
• Конкурсы и гранты
• Научно-образовательный портал IQ.hse.ru
• XXIV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества
• РЕСУРСЫ
• Библиотека
• Издательский дом ВШЭ
• Книжный магазин «БукВышка»
• Типография
• Медиацентр
• Журналы ВШЭ
• Публикации
• Единый архив экономических и социологических данных
• Полезные ссылки
• Министерство науки и высшего образования РФ
• Министерство просвещения РФ
• Федеральный портал «Российское образование»
• Массовые открытые онлайн-курсы

Шрифты HSE Sans и HSE Slab разработаны в Школе дизайна НИУ ВШЭ

Что такое Anaconda для Python?

Если Вы решили начать изучать питон, то оно Вам скорее всего не нужно. > почему нельзя без нее обойтись? можно, она не нужна начинающему питонисту.

18 мар 2016 в 16:18

А что она из себя представляет, пробовал найти информацию в ютубе, гугле но не получилось. Единственное что увидел это какой то онлайн блокнот\Shell в браузере.

18 мар 2016 в 16:20
у них на сайте все подробно описано и есть курсы. Читайте/смотрите.
18 мар 2016 в 16:25

@KoVadim У меня был мега адский головняк с установкой ряда библиотек под Windows. Убил на это весь день. В итоге проблема решилась за 10 минут установкой Анаконды. Почему люди на форумах\подобных сайтах написать в «общих» словах и направить «читать\учить». Вы поймите вот ваш ответ еще 100 человек или 1000 может посмотреть за год-два. Чем больше «сопротивление» тем больше будет таких вопросов и наоборот. Не все знают английский и переваривают пафосные описания в «Общих» словах как на сайте анаконды. Написали бы так: Анаконда-это питон с 350-450 установленными пакетами\библиотеками.

19 мар 2016 в 2:02

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

В моем представлении новичка:

• Включает предустановленный Python 2.7 , 3.4. 3.5
• +-150 предустановленных библиотек, и более 200-300 готовых к «легкой» установке библиотек командой conda install name_lib
• Включает в себя IDLE Spider 2

В каких случаях я нашел применение для себя: Писал код на Ubuntu, там с установкой библиотек не было проблем. Решив скомпилировать под Windows, начал устанавливать библиотеки и естественно натыкался на все камни\грабли. В отличии от Ubuntu в Windows приходится просто ужасно. Установив Anaconda я с легкостью запустил весь код написанный на Ubuntu, доставив одной-двумя командами недостающие библиотеки (через Anaconda prompt). Поэтому думаю новичкам Анаконда очень пригодиться, и сэкономит вам пару дней жизни.

Список поддерживаемых пакетов (библиотек) и их версии. При этом учтите, что там по порядку идут 3 версии от Python 2.7 — 3.5).

Отслеживать
user259379
ответ дан 19 мар 2016 в 2:12
992 3 3 золотых знака 10 10 серебряных знаков 24 24 бронзовых знака
а как же pip install?
19 мар 2016 в 19:27
а что с пипом?) работает илм вы о проблемных библиотеках под виндой?
19 мар 2016 в 19:29
pip вроде бы справляется, чем anaсonda лучше?
19 мар 2016 в 19:55
pip в анаконде да. а без анаконды на питоне я мучался с установкой библиотек
19 мар 2016 в 22:00

@gil9red : conda полезна, если нет бинарной wheel сборки под Windows, когда пакет использует C расширения (так как pip install заставляет компилировать локально в этом случае, что может быть не удобно на Винде).

22 мар 2016 в 16:39

Pip — стандартный менеджер пакетов питона, позволяет устанавливать бинарные wheel сборки пакетов. Если их нет (ни в самом Pip, ни где-то еще), Pip компилирует пакеты локально. При этом могут возникнуть проблемы при сложных зависимостях, когда требуются сторонние не питон библиотеки. В этом случае удобно использовать Conda.

• pip search package_name — поиск пакета через pip
• pip install package_name — установка пакета через pip

Conda — менеджер пакетов питона, позволяет устанавливать уже скомпилированные пакеты (может работать и в режиме компиляции пакетов перед установкой). Также Conda — менеджер окружений системы, позволяет создавать окружения с разными версиями чего угодно (библиотеки C, низкоуровневые библиотеки и т.д.).

Conda бывает в двух версиях:

• Анаконда — более 150 предустановленных пакетов (около 3 Гб) + более 250 пакетов, готовых к установке командой conda install package_name
• Миниконда — более 400 пакетов, готовых к установке командой conda install package_name

и Анаконда и Миниконда включают:

• conda
• интерпретатор питона
• pip
• conda search package_name — поиск пакета через conda
• conda install package_name — установка пакета через conda
• conda install — установка всего стандартного набора пакетов — более 150, около 3 Гб
• conda list — список установленных пакетов
• conda update conda — обновление conda
• conda clean -t — удаление кеша — архивов .tar.bz2, которые могут занимать много места и не нужны
Похожие публикации:
1. Как выглядит сайт на айфоне
2. Как запустить ноутбук через биос
3. Как прижать объект к правому краю css
4. Как узнать длину числа c