कोंडा इंस्टॉल और पाइप इंस्टॉल के बीच अंतर.कार्यों की तुलना, आदि [पायथन]
अब तक, पाइप इंस्टॉल को केवल एक विकल्प के रूप में पहचाना जाता था जब कोंडा इंस्टॉल का उपयोग नहीं किया जा सकता था।यदि मुझे जो पैकेज चाहिए था वह एनाकोंडा के रिपॉजिटरी में नहीं था, तो मैंने इसे पाइप के साथ स्थापित किया, लेकिन एक समय पर इन संघर्षों के कारण पर्यावरण टूट गया।
जब मैंने सोचा कि ज्यूपिटर नोटबुक शुरू नहीं होगा तो एनाकोंडा का माहौल टूट गया
चूंकि यह एक महान अवसर था, मैंने पिप और कोंडा के बीच के अंतर की जाँच की, इसलिए मैं इसे नीचे एक ज्ञापन के रूप में छोड़ दूँगा।
कोंडा और पिप के बीच अंतर
कोंडा क्या है
संक्षेप में, यह एक पैकेज मैनेजर और पर्यावरण प्रबंधन प्रणाली है जो एनाकोंडा/मिनिकोंडा के साथ मानक के रूप में आती है।
एनाकोंडा एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो डेटा साइंस के लिए पैकेजों का एक संग्रह प्रदान करता है (यदि आप कोंडा और पाइप के बीच अंतर की तलाश कर रहे हैं तो आप पहले से ही जानते हैं)। आप पायथन और आर जैसे डेटा विज्ञान के लिए प्रोग्रामिंग भाषाएं स्थापित कर सकते हैं, और सांख्यिकीय विश्लेषण और मशीन सीखने के लिए आवश्यक पैकेज एक ही बार में स्थापित कर सकते हैं, और तुरंत पायथन का उपयोग करने के लिए एक वातावरण बना सकते हैं।
मिनिकोंडा भी है जिसका केवल न्यूनतम विन्यास है।
कोंडा केवल एनाकोंडा इंस्टॉलर या मिनिकोंडा इंस्टॉलर द्वारा स्थापित किए जाने पर काम करता है। भले ही कोंडा को अजगर + पाइप वातावरण में स्थापित किया गया हो, इसे एनाकोंडा वितरण की तरह इस्तेमाल नहीं किया जा सकता है।
पिप क्या है
एक मानक अजगर पैकेज इंस्टॉलर और पैकेज प्रबंधन प्रणाली जो शुद्ध अजगर को स्थापित करने के साथ आती है।
यह Python पैकेज इंडेक्स (PyPI) से पैकेज डाउनलोड और इंस्टॉल करता है, जो Python प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के लिए एक रिपॉजिटरी है।
प्रत्येक समारोह में अंतर
मैंने एक साधारण तालिका में कोंडा और पाइप की भूमिका को संक्षेप में प्रस्तुत किया।
| समारोह | कोंडा | रंज |
|---|---|---|
| संकुल की स्थापना और प्रबंधन | हो सकता है | हो सकता है |
| पायथन संस्करणों को बदलना | हो सकता है | नहीं (पिपेनव, पायनेव के साथ स्थानापन्न) |
| आभासी पर्यावरण प्रबंधन | हो सकता है | नहीं (विकल्प पिपेनव, वर्चुअनव, वेनव) |
कोंडा भी एक पर्यावरण प्रबंधन प्रणाली है, जिससे आप आभासी वातावरण बना सकते हैं, अपने पायथन संस्करण को 3.7 में बदल सकते हैं और 2.7 पर स्विच कर सकते हैं।
पाइप के साथ, आप पायएनव (संस्करण नियंत्रण) और वेनव (वर्चुअल एनवायरनमेंट मैनेजमेंट) जैसे पैकेजों को स्थापित और उपयोग करेंगे।
पिपेनव हाल ही में सामने आया है, और ऐसा लगता है कि इसका एक कार्य है जो लगभग कोंडा को बदल देता है।
कोंडा इंस्टॉल बनाम पाइप इंस्टॉल
हालाँकि कोंडा इंस्टाल और पाइप इंस्टाल में बहुत समान कमांड हैं, लेकिन जिस तरह से वे पैकेज इंस्टॉल करते हैं वह काफी अलग लगता है। anaconda.com साइट पर एक आसानी से समझ में आने वाली तुलना तालिका थी, इसलिए मैं इसे उद्धृत करूंगा (जापानी और मेरे लिए समझने में आसान बनाने के लिए संशोधित)।
| कोंडा इंस्टाल | पाइप स्थापित करें | |
|---|---|---|
| पैकेज प्रारूप | बायनरी | पहिया या स्रोत |
| संकलन | 不要 | आवश्यकता |
| बंडल का प्रकार | अन्य भाषाएँ भी संभव हैं | केवल अजगर |
| आभासी पर्यावरण प्रबंधन, संस्करण प्रबंधन | संभव | नहीं (virtualenv, venv के साथ स्थानापन्न) |
| निर्भरता जांच | あ り | कोई नहीं |
| पैकेज डाउनलोड स्रोत | एनाकोंडा रिपॉजिटरी, एनाकोंडा क्लाउड | पीईपीएल |
कोंडा अजगर के अलावा अन्य भाषाओं का समर्थन करता है
एनाकोंडा / मिनिकोंडा एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है जो आपको कई प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे कि पायथन, आर, रूबी, जावा, जावास्क्रिप्ट, सी / सी ++, फोरट्रान और उनके पैकेजों को स्थापित करने की अनुमति देता है।
कोंडा अपने क्रॉस-प्लेटफॉर्म पर विभिन्न भाषाओं में लिखे सॉफ्टवेयर पैकेज इंस्टॉल कर सकता है।
पिप केवल पायथन पैकेज स्थापित कर सकता है।
・क्या संकलन आवश्यक है
कोंडा कमांड के साथ स्थापित किए जा सकने वाले 1000 से अधिक पैकेजों को एनाकोंडा क्लाउड नामक एक समर्पित रिपॉजिटरी में संग्रहीत किया जाता है।
ये पैकेज पूर्व-संकलित बाइनरी फ़ाइलें हैं, इसलिए आप उन्हें बिना कंपाइलर के डाउनलोड और इंस्टॉल कर सकते हैं।
आपके द्वारा पाइप के साथ स्थापित की गई फ़ाइलों में स्रोत फ़ाइलें शामिल हैं, इसलिए आपको उन्हें क्लाइंट साइड पर संकलित करने की आवश्यकता होगी।
यह पर्यावरण के आधार पर समस्याएं पैदा कर सकता है, और इसे पर्यावरण के निर्माण में कई बाधाओं के कारणों में से एक माना जाता है।शायद।इसके लिए बाहरी निर्भरताओं की आवश्यकता हो सकती है।
· निर्भरता जाँच की उपस्थिति या अनुपस्थिति
ऐसा लगता है कि हर बार एक पैकेज स्थापित होने पर पाइप एक ही समय में सभी निर्भरताओं को पूरा नहीं करता है।इस स्थिति में, यदि संस्थापित संकुल के संकुल के विभिन्न संस्करण हैं जिन पर वे निर्भर हैं तो विरोध उत्पन्न होगा।
कोंडा एक एसएटी सॉल्वर प्रदान करके इसका समर्थन करता है जो निर्भरता को समझने के लिए सभी पैकेजों से मेटाडेटा एकत्र करता है।संस्थापन के दौरान, यह संकुल और अद्यतनों के बीच जटिल निर्भरताओं को शीघ्रता से पकड़ लेता है और उपयुक्त रूप से अधिष्ठापित करता है।
・निष्पादन की गति में अंतर
यह भी जानकारी थी कि कॉन्डा के साथ स्थापित numpy के साथ मैट्रिक्स ऑपरेशंस तेज हैं।गणना के प्रकार के आधार पर, अंतर दोगुने से अधिक प्रतीत होता है।
BLAS (बेसिक लीनियर अलजेब्रा सबप्रोग्राम्स) के लिए विभिन्न कार्यान्वयन विधियाँ हैं, जो वास्तव में NumPy द्वारा बुलाए गए मैट्रिक्स संचालन के लिए ज़िम्मेदार हैं। उनमें से एक Intel द्वारा विकसित Intel MKL (मैथ कर्नेल लाइब्रेरी) है। )।दरअसल, एनाकोंडा द्वारा स्थापित NumPy से कॉल किया गया BLAS MKL है, लेकिन जब NumPy को पाइप के साथ स्थापित किया जाता है, तो OpenBLAS नामक BLAS का आमतौर पर उपयोग किया जाता है, इसलिए संभावना है कि यहां प्रदर्शन में अंतर होगा।
एनाकोंडा में NumPy और पाइप के साथ NumPy के बीच गति का अंतर - Orizuru
बीएलएएस एक पुस्तकालय है जो बुनियादी मैट्रिक्स और वेक्टर गणित करता है। खस्ता पुस्तकालय में और अधिक जीवित चींटियां हैं और यह भ्रमित हो रही है...
"BLAS में अंतर के आधार पर वास्तविक गणना प्रसंस्करण गति में कितना परिवर्तन होता है" और "कैसे पता करें कि आपके वातावरण में किस BLAS का उपयोग किया जाता है" को निम्नलिखित पृष्ठों पर विस्तार से संक्षेपित किया गया है।यदि आपको कोई आपत्ति नहीं है, तो कृपया इसे देखें।
ऐसा लगता है कि Numpy [पायथन] में प्रयुक्त BLAS के आधार पर गणना की गति में परिवर्तन होता है
कोंडा और पिप के बीच यही अंतर था।
संदर्भ
कोंडा और पिप को समझना
https://conda.io/en/latest/
एनाकोंडा के NumPy और PyPI के NumPy की गति की तुलना करना
प्रदर्शन के लिए पाइप का उपयोग करके Tensorflow इंस्टॉल करना बंद करें!