Mac 或 Windows 安装Conda,基本操作和更换源

avatar 2024年03月19日15:03:52 0 305 views
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安装 PyTorch时,发现 conda 命令不存在,马上安装一下!

一、Mac 安装Conda

1、下载安装包

访问 https://repo.anaconda.com/miniconda/

选择这个Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg就行,可视化安装

 

2、双击安装pkg文件

 

二、Windows安装Conda

1、下载

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

我选择的是:Miniconda3-py38_4.8.2-Windows-x86_64.exe

 

2、安装

选择安装路径,记得最后把将 conda 放到环境变量Path中,勾上

如果没有勾,需要手动编辑环境变量,在 Path 里加  conda安装路径/Scripts

例如:K:\devsoft\conda\Miniconda3\Scripts

 

三、测试功能

重新打开一个终端命令窗口,输入 conda -V,如果没有报错就成功!

试试一些命令:

创建环境
conda create -n pytorch2.2.1 python=3.7

激活环境
conda activate pytorch2.2.1

退出环境
conda deactivate

查看环境列表
conda info --envs  或 conda env list

删除环境
conda remove --name pytorch13 --all -y

 


Conda 常用的命令:

conda create:创建一个新的 Conda 环境。

conda activate:激活一个 Conda 环境。

conda deactivate:退出当前激活的 Conda 环境。

conda install:安装一个或多个包到当前的 Conda 环境。

conda update:更新当前 Conda 环境中的所有包。

conda remove:从当前的 Conda 环境中删除一个或多个包。

conda list:查看当前 Conda 环境中安装的包。

conda info:查看 Conda 的配置信息。

conda env list:查看所有的 Conda 环境列表。

conda create --name ENV_NAME python=X.X:创建一个名为 ENV_NAME 的新 Conda 环境,并指定 Python 版本为 X.X。

conda activate ENV_NAME:激活名为 ENV_NAME 的 Conda 环境。

conda remove --name ENV_NAME --all:删除名为 ENV_NAME 的 Conda 环境及其中的所有包。

四、更换conda源

更换conda或pip源参考:https://blog.csdn.net/qq_37214693/article/details/130963031

conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
conda install jieba

也可以直接在 pip 上指定源

pip install jieba -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

最快方法:在 C:\Users\用户名\.condarc 文件里改

文件内容参考:

channels:
  - defaults
  - conda-forge
show_channel_urls: true
default_channels:
  - 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
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

 

可以参考:https://blog.csdn.net/Code_LT/article/details/134928013

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