conda安装步骤

下载

清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ anaconda：https://www.anaconda.com/products/individual miniconda：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

miniconda 与 anaconda 的区别：minicoda 是只有conda基础功能的软件，相当于⽑坯房。 anaconda 除了 minicoda 功能外，加⼊了⼤量常⽤的包，相当于精装房。

安装

sh Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

配置环境变量

vi /etc/profile

export PATH=~/home/studyjava/miniconda3/bin:$PATH

设置生效：source /etc/profile

配置镜像

vi ~/.condarc 替换原⽂件内容为：

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

conda命令

1. conda --version #查看conda版本，验证是否安装
2. conda update conda #更新⾄最新版本，也会更新其它相关包
3. conda update --all #更新所有包
4. conda update package_name #更新指定的包
5. conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名
为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=2.7
numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包
6. conda activate env_name #切换⾄env_name环境
7. conda deactivate #退出环境
8. conda info -e #显⽰所有已经创建的环境
9. conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为
new_env_name
10. conda remove --name env_name ‒all #删除环境
11. conda list #查看所有已经安装的包
12. conda install package_name #在当前环境中安装包
13. conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包
14. conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包
15. conda remove package #删除当前环境中的包
16. conda env remove -n env_name #采⽤第10条的⽅法删除环境失败时，可采⽤这种⽅法

conda 虚拟环境 导出 requirement

1. 激活需要导出依赖关系的虚拟环境。可以使⽤以下命令激活：
2.
3. conda activate env_name
4. 使⽤以下命令将虚拟环境的依赖关系导出到 YAML ⽂件中：
5.
6. conda env export > env_name.yml
7. 这个命令会将当前虚拟环境的所有依赖关系（包括 Python 版本、Conda 包、Pip 包等）导出到名
为 env_name.yml 的⽂件中。
8. 可以使⽤⽂本编辑器打开 env_name.yml ⽂件，查看导出的依赖关系信息。
9.
10. name: env_name channels: - defaults dependencies: - python=3.8 - numpy=1.19.1 -
pandas=1.1.1 - pip: - jupyterlab==2.2.6 - matplotlib==3.3.1
11. 其中， name 表⽰虚拟环境的名称， channels 表⽰使⽤的 Conda 软件源，
dependencies 表⽰虚拟环境的依赖关系，其中包括 Python 版本、Conda 包和 Pip 包等。 可
以根据需要修改或增加依赖关系，然后使⽤ conda env create 命令创建⼀个新的虚拟环
境，或者将这个⽂件共享给其他⼈，让他们创建⼀个相同的虚拟环境。
12. conda env create -f env_name.yml
13. 这个命令会根据 YAML ⽂件中的依赖关系创建⼀个新的虚拟环境。 希望这个回答对您有所帮助。