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📔 conda环境配置和使用 学习笔记

1. 说明

本人使用Ubuntu Linux 20.04 版本，后续所有的配置都是基于对应的环境进行执行和测试。

2. conda环境准备

  • 在ubuntu 中安装conda

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    wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
bash +x Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

  • 在下载过程中，如果遇到了如下的问题：

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    wget: unable to resolve host address ‘mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn’

    直接修改DNS解析问题。在 /etc/resolv.conf 文件，添加两个通用的nameserver：

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    nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4

  • 默认安装步骤即可。安装完成后，输入 conda 提示找不到命令，直接 source ~/.bashrc 后，再次输入命令。即可进入默认的conda环境。

3. conda相关的命令使用

操作描述 命令 备注
新建环境 conda create -n ENV_NAME python=x.x
复制环境 conda create --name new_env_name --clone ENV_NAME
激活环境 conda activate ENV_NAME
退出环境 conda deactivate ENV_NAME
删除环境 conda env remove -n ENV_NAME
列出所有的环境 conda env list
列出所有的环境 conda info -e
列出所有的环境 conda info --envs
安装包 conda install package_name -n ENV_NAME 如果不加 -n ENV_NAME，则表示在当前环境中安装特定的安装包
卸载包 conda remove package_name -n ENV_NAME 如果不加 -n ENV_NAME，则表示卸载当前环境中的特定安装包
卸载包 conda uninstall package_name -n ENV_NAME 如果不加 -n ENV_NAME，则表示卸载当前环境中的特定安装包
升级包 conda update package_name -n ENV_NAME 如果不加 -n ENV_NAME，则表示升级当前环境中的特定安装包
显示所有已安装的包 conda list
显示所有已安装的环境 conda env list
更新所有的包 conda upgrade --all
安装时指定特定的源 conda install -c conda-source pkg_name 表示当前环境中的所有安装包
更新源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
删除cache package conda clean -t

4. 修改conda的国内源

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channels:
  - defaults
show_channel_urls: true default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - r
  - bioconda
  - conda-forge

custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

envs_dirs:
  - /home/luna/miniconda3/build/envs
  - /home/luna/anaconda3/envs

pkgs_dirs:
  - /home/luna/miniconda3/build/pkgs
  - /home/luna/anaconda3/pkgs

auto_activate_base: false

5. 进入conda环境中

如果 conda activate，并进入对应的conda环境中后，也可以使用正常 python pip 命令 的方式进行安装：

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pip install -y jupyter torch torchvision

6. 参考资源