ऐसे कई तरीके हैं जिनसे हम अपने मौजूदा एनाकोंडा वातावरण में पैकेज जोड़ सकते हैं।
विधि 1 - हमारे एनाकोंडा वातावरण में पैकेज जोड़ने के लिए "एनाकोंडा नेविगेटर" का उपयोग करना एक सामान्य तरीका है। एक बार "अननकोंडा नेविगेटर" खोले जाने के बाद, होम पेज कुछ इस तरह दिखेगा -
होम टैब के ठीक नीचे एनवायरनमेंट टैब पर जाएं और वहां से हम जांच सकते हैं कि कौन से पैकेज इंस्टॉल हैं और क्या नहीं।
एनाकोंडा नेविगेटर के माध्यम से किसी भी पैकेज को स्थापित करना बहुत आसान है, बस आवश्यक पैकेज खोजें, पैकेज का चयन करें और इसे स्थापित करने के लिए लागू करें पर क्लिक करें। मान लीजिए कि आपके कंप्यूटर में टेंसरफ़्लो पैकेज स्थापित नहीं हैं, मैं बस आवश्यक पैकेज (जैसे टेंसरफ़्लो) खोज सकता हूँ, इसे चुन सकता हूँ और इसे स्थापित करने के लिए लागू पर क्लिक कर सकता हूँ।
विधि 2 − संकुल को संस्थापित करने का दूसरा तरीका टर्मिनल या एनाकोंडा प्रांप्ट का उपयोग करना है -
conda install opencv
उपरोक्त आदेश आपके वर्तमान परिवेश में OpenCV पैकेज स्थापित करेगा।
एक opencv पैकेज के विशिष्ट संस्करण को स्थापित करने के लिए -
conda install opencv-3.4.2
हम एक साथ कई पैकेज स्थापित कर सकते हैं, जैसे OpenCV और tensorflow -
conda install opencv tensorflow
>नोट - सभी आवश्यक पैकेजों को एक साथ स्थापित करने की अनुशंसा की जाती है ताकि सभी निर्भरताएं एक ही बार में स्थापित हो जाएं।
अपने मौजूदा वातावरण "myenv" में एक विशिष्ट पैकेज जैसे opencv को स्थापित करने के लिए (यदि आपके पास प्रोजेक्ट विशिष्ट पैकेज स्थापित करने के लिए वर्चुअल वातावरण है)।
conda install –name myenv opencv
विधि 3 - अगर पैकेज हमारे कोंडा वातावरण में या एनाकोंडा नेविगेटर के माध्यम से उपलब्ध नहीं है, तो हम पैकेज को किसी अन्य पैकेज मैनेजर जैसे पाइप के साथ ढूंढ और स्थापित कर सकते हैं।
हम केवल आदेश देकर अपने मौजूदा कोंडा वातावरण में पाइप स्थापित कर सकते हैं -
conda install pip
और आपकी स्क्रीन को कुछ इस तरह का आउटपुट दिखाया जाएगा -
अब यदि आप किसी विशेष पैकेज को कोंडा वातावरण में पाइप के माध्यम से स्थापित करना चाहते हैं, तो हम इसे इस तरह कर सकते हैं -
ऊपर हमने कोंडा वातावरण में पाइप के माध्यम से opencv पैकेज स्थापित किया है।
इंस्टॉल किए गए पैकेज की सूची देखना
सक्रिय वातावरण में सभी संकुलों को सूचीबद्ध करने के लिए हम एनाकोंडा प्रांप्ट का उपयोग कर सकते हैं -
conda list
