La gestion des packages peut se révéler délicate sous Anaconda Python. Certains projets nécessitent un pool de librairies avec des versions spécifiques, parfois même avec une version dédiée de l'interpréteur Python. Modifier en conséquence la configuration de base de la distribution n'est pas adaptée. Des problèmes d'incompatibilités peuvent apparaître. On risque même de compromettre le bon fonctionnement d'autres projets existants.
Le mécanisme des environnements permet de dépasser ces potentiels problèmes. L'idée est de créer un espace dédié pour chaque projet, au sein duquel nous installons la version de Python et les packages idoines. Ainsi, au fil du temps, nous avons l'assurance de retrouver à chaque démarrage de notre projet la configuration adéquate. Pour illustrer notre propos, nous montrons dans cette vidéo la création d'un environnement à l'aide du gestionnaire "conda". Nous installons alors les dernières versions (à ce jour) des librairies fameuses de deep learning, tensorflow et keras. Nous démarrons enfin le notebook Jupyter (qu'il faut également installer dans l'environnement) pour vérifier leur disponibilité.
Mots-clés : anaconda python, conda, environnements, tensorflow, keras
Vidéo : Conda Environnement
Références :
Conda, Managing Environments.
