L'avantage d'Anaconda c'est qu'il n'y a pas besoin de sudo.
Pour les néophytes il faut installer Anaconda : https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html
Anaconda est un plugin qui sert à gérer python... en mieux. Une fois installé, on crée un environnement dans lequel on installe les paquets qu'on veut. Ça permet de gérer différentes versions de python (ou modules/paquets) sans conflit. L'inconvénient est que ça peut devenir énorme si on a beaucoup d'environnement (mais c'est rare). Techniquement, on n'a plus besoin de pip ! Mais on peux encore l'utiliser si jamais Anaconda n'a pas le module cherché !
En s'inspirant de l'installation de fidle : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/Using-Fidle/Linux%20installation%20with%20pip
Et de comment gérer Anaconda : https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#using-pip-in-an-environment
Je propose la solution (après installation d'Anaconda) :
- Créer un environnement "fidle" avec Anaconda :
- conda create -n fidle
- C'est pour créer un environnement "fidle"
- Techniquement on peut directement faire :
- conda create -n fidle les-paquets-à-installer
- voir ci-dessous avant.
- Installer les modules nécessaires dans l'environnement fidle :
- conda install -n fidle tensorflow=2.9 torchvision Scikit-image Scikit-learn Matplotlib plotly Pandas Pandoc pyyaml Jupyterlab
- Ça installe les modules de tensorflow version 2.9 à Jupyterlab.
- On remarquera qu'il manque barviz, torch et fidle par rapport au tuto d'installation Fidle. C'est parce qu'il n'exite pas dans Anaconda.
- Pas grave.
- Installer pip dans l'environnement fidle d'anaconda :
- conda install -n fidle pip
- Normalement c'est déjà fait.
- Si oui tant mieux ;p
- Aller dans le dossier fidle-tp/ (voir tuto Fidle) puis activer l'environnement anaconda fidle (que l'on peut activer techniquement de n'importe où, mais comme on va charger les modules Fidles, il va les mettre dans le dossier)
- conda activate fidle
- C'est pour activer l'environnement "fidle". C'est "conda deactivate" pour le quitter
- Normalement on doit voir sur le terminal (fidle) user@blabla $
- Souvent par défaut, on aura (base) user@blabla... Ça peut s'enlever, soit par conda deactivate, soit par une option pour dire de ne plus activer conda par défaut.
- Installer avec pip les modules manquants en ayant l'environnement conda "fidle" :
- pip install barviz torch fidle
- Voilà ! À chaque fois, il suffira d'aller dans le dossier fidle-tp/ puis faire :
- conda activate fidle
- jupyter-lab
- Faire le TP
- Quitter jupyter
- conda deactivate