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Anaconda3からMiniconda3に移行した手順

Last updated at Posted at 2023-09-08

Anaconda3をアンインストールして、Miniconda3をインストールした手順

手順と注意点についてまとめる。個人的メモが目的なので、参考程度にとどめていただけると。
ちなみにWindows対象です。
もし、参考にしていただけるようなら、一通り目を通してからがいいと思います!

1.Anaconda3のアンインストール

Anaconda Promptで以下のコマンドを入力

conda install anaconda-clean
anaconda-clean 

色々聞かれたが、すべてyesと回答。(この時点ではC:\Users[ユーザー名]配下にAnaconda3が残っていたが、その配下のフォルダの中身がいくつか消えていた)
次に、環境変数を確認し、あればAnaconda3へのパスがあれば削除する。私の場合はなかった。
次に、Anacondaのインストールディレクトリの削除をした。
C:\Users[ユーザー名]\Anaconda3配下にuninstall用のパッケージ?があったので、起動してアンインストールを行った、
すると、バックアップファイルが生成される。それも削除した。

2.Miniconda3のインストール

Minicondaの公式ページから、適切なOSのインストーラをダウンロードした。
ハッシュ値の確認は必要ないとのことだったので、飛ばして、ダウンロードしたexeファイルからインストールをした。
その際、画面に表示される指示に従い、インストールを行った。デフォルトからの変更は行っていない。
次に、インストールの確認のため、Anaconda Promptを開いた。

2.5 Anaconda3のおきみやげ

上記で,Anaconda Prompt3のプロンプトを開いたとあったが、ひと悶着あったので補足。
詳しい内容はこちらを参照していただきたい。
要は、コマンドプロンプトが強制終了するよう書き換えられていた。それを修正するため、current userの情報を編集した。記事通りに修正すると、無事Anaconda Pronptが起動できるようになった。

3.Miniconda3のJupyter 上での利用

conda config --remove channels defaults 
conda config --add channels conda-forge

まず、この処理を実行する。defaultのチャネルを使用できなくする。そして、conda-forgeを追加する。sklearnを入れる予定がある場合は、特に前者をしないと、sklearnが0.0.post9というバージョンからアップデートできなくなってしまう。
(condaのバージョンが古いものをインストールしていたため、この処理が必要だった。python3.11のminicondaをインストールした場合はこちらの手順は不要である。)

conda config --show channels

上記のコマンドを実行することで現状のチャンネル利用状況がか確認できる。conda-forgeのみ表示されていれば問題ない。

3.5 Anaconda3のおきみやげ②

Anaconda Prompt(Miniconda3)がある一つ前のフォルダにAnaconda3のJupyter環境が残っていた。消してみたが問題なかった。この辺りは手探りな部分があるから、一つ一つの処理が不安…

4.おまけ

今回色々調べていて、conda install とpip installを混ぜるなと言われていた理由について、なんとなく個人的解釈をつけたので、まとめた。間違っていたら、ご指摘お願いします。(参考元です。)

上記の件に関して結論から述べると、install本に違いがある。pipだと、Pythonの開発元である Python Software Foundationからインストールされる。対して、condaだと、 Anaconda Cloud の独自のリポジトリからインストールする。(pythonライブラリや、それを科学技術計算用に最適化したパッケージ、)
pipで入れておけば、安心感があるが、Anaconda Cloudから取り込むと、同じパッケージでも上記の通り最適化されているので、処理が高速だったりするようだ。
注意しておかないといけないのが、インストールパッケージの依存関係だ。例えば、sklearnはnumpyを含んでいるため、現環境になければ新しくインストールするし、環境にあれば、インストールしない。(更新もされない)。
ここで問題となるのが、numpyをpipでとってきたかcondaでとってきたかである。numpyをconda,
sklearnをpipでとると、numpy内部の処理に相違があり、動かなくなる可能性があるのだ。
以上のことから、pipとcondaは混ぜるな危険といわれるようだ。

煩雑な文体であったが、区切りがいいのでここまでで終わりとする。最後まで見ていただきありがとうございました。参考になれば幸いです。

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