ubuntu安装Anaconda安装及conda使用

news2024/12/23 10:55:08

一. 安装anaconda3详细教程
1、下载镜像
清华大学开源软件镜像站下载地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下拉到最低端选择Linux，选择最新版（32/64位）下载。这里我下载的是版本Anaconda3-4.3.30-Linux-x86_64.sh
2、在Downloads文件中单击鼠标右键，打开终端
输入

bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

3、安装
进入安装注册信息页面按照提示输入回车和yes。最后是否在bashrc中添加路径，选择“yes”就可以。
4、验证
运行python就可以看到已经安装好了，执行$ which python命令可以查看python路径。
在这里插入图片描述
二. conda用法

conda创建虚拟环境
使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。指定python版本为3.6，注意至少需要指定python版本或者要安装的包，在不指定python版本时，自动安装最新python版本。

#创建名为your_env_name的环境
conda create -n your_env_name
#创建制定python版本的环境
conda create -n your_env_name python=3.8
#创建包含某些包（如numpy，scipy）的环境
conda create -n your_env_name numpy scipy
#创建指定python版本下包含某些包的环境
conda create -n your_env_name python=3.8 numpy scipy

这里使用conda create -n your_env_name python=3.8 创建虚拟环境时报错
“CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.continuum.i”具体解决方法见后文问题解决
2. 激活虚拟环境

source activate your_env_name

退出激活环境

source deactivate your_env_name

删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name --all

conda remove --name your_env_name --all

在指定环境中管理包

conda list -n your_env_name
conda install --name myenv package_name 
conda remove --name myenv package_name
pip install requests

使用国内 conda 软件源加速

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

使用国内pip软件源加速

1.临时设置方法：
可以在使用pip的时候加在最后面加上参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
例如：pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # jieba 是一个包
2.永久设置方法：
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

配置完之后就可以像平常一样安装包，速度提升几十倍
例如：pip install jieba

切换为阿里云进行下载
pip install pandas -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/   --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install pandas -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

导入到处环境
#首先通过activate target_env要分享的环境target_env，进入虚拟环境，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件

conda env export > environment.yml

#小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境

conda env create -f environment.yaml

这时候就会生成对应名称的conda虚拟环境，如果想修改名称，可以修改yaml里面的name字段，即可

如果你想导出特定环境，可以使用-n或–name参数指定环境名称：

conda env export -n myenv > environment.yaml

导入时，可以指定新环境的名称：

conda env create -n newenv -f environment.yaml

三. conda常用命令

#获取版本号
conda --version 或 conda -V

#检查更新当前conda
conda update conda

#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 或 conda info -e

#查看--安装--更新--删除包
conda list：
conda search package_name# 查询包
conda install package_name
conda install package_name=1.5.0
conda update package_name
conda remove package_name
pip uninstall requests

四. 问题
第一步配置conda为清华源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes
2、修改conda配置信息：

sudo gedit ~/.condarc

https://blog.csdn.net/learn_han/article/details/132852938 channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ show_channel_urls: true ssl_verify: false
3、重点：新开一个terminal，若有虚拟环境退出虚拟环境，再执行conda create -n robot python=3.8 （测试成功）