我们与 Continuum Analytics* 公司通力合作，致力于使用 Conda* 软件包管理器和 Anaconda 云* 简化英特尔® Python* 分发包和社区论坛支持的英特尔® 性能库（如英特尔® 数学核心函数库（英特尔® MKL））。最低版本要求为 conda 4.1.11，所以，请首先更新您的 conda。
conda update conda
通知 conda 选择英特尔软件包（如果可用的话），而非默认软件包。
conda config --add channels intel
安装英特尔® Python* 分发包
建议您在安装时创建一个新环境。执行以下命令，安装核心 python3 环境：
conda create -n idp intelpython3_core python=3
如欲安装 python 2，请执行以下命令：
conda create -n idp intelpython2_core python=2
如欲安装完整的英特尔分发包，将“核心”软件包名称替换为“完整”，以 python3 为例：
conda create -n idp intelpython3_full python=3
然后遵循常用说明激活环境。Linux/macOS 用户执行以下命令：
source activate idp
Microsoft Windows 用户执行以下命令：
activate idp
您现在已经创建了核心环境，包括 python、numpy、scipy 等。使用常用 conda 安装命令安装额外的软件包。例如，执行以下命令便可安装英特尔 sympy：
conda install sympy
非英特尔软件包的安装方式和往常一样。例如，执行以下命令便可安装 affine：
conda install affine
在此处查看可用的英特尔软件包：https://anaconda.org/intel/packages
安装社区论坛支持的英特尔® 性能库
可以将英特尔性能库安装至现有的 Conda* 环境。
确保英特尔通道被添加至 conda 配置（见上文）中。然后使用“conda install”按惯例安装任意可用的性能库：
conda install mkl-devel
下表列出了可用软件包，并简要描述了它们的内容：
| 软件包名称 | Lin 64 | Lin 32 | Win 64 | Win 32 | macOS 64 | 描述 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| mkl | X | X | X | X | X | 英特尔® 数学核心函数库（英特尔® MKL） 动态运行时 |
| mkl devel | X | X | X | X | X | 英特尔® MKL 动态运行时和创建软件的头文件 |
| mkl static | X | X | X | X | X | 英特尔® MKL 静态库和创建软件的头文件 |
| mkl include | X | X | X | X | X | 仅包含英特尔® MKL 头文件。与开发套装一同自动安装 |
| mkl mic | X | X | 英特尔® MKL 英特尔® 集成众核架构（英特尔® MIC 架构）动态库，用于自动卸载 | |||
| mkl mic static | X | X | 英特尔® MKL 英特尔® MIC 架构 静态库和头文件 | |||
| mkl-lb | X | 英特尔® MKL 动态库，用于启动 英特尔® 至强融核™ 处理器 | ||||
| mkl lb static | X | 英特尔® MKL 静态库，用于启动英特尔® 至强融核™ 处理器 |
使用配备 Continuum Python* 的英特尔 Conda* 软件包
如果您想在包含 Continuum Python* 的环境中安装英特尔软件包，请勿将“英特尔”通道添加至配置文件，因为会导致所有 Continuum 软件包被替换为英特尔软件包（如果可用的话）。正确的做法是利用“-c intel”参数和“--no-update-deps”标记指定命令行上的“英特尔”通道，以避免其他软件包（如 python）被替换为英特尔软件包：
conda install mkl -c intel --no-update-deps
conda install numpy -c intel --no-update-deps