Ubuntu使用conda

本文档详细介绍了conda环境的安装、管理及包的安装、更新等操作。包括如何创建、删除虚拟环境,激活与关闭环境,查看已安装包,以及如何在特定环境中安装指定版本的包。同时,提到了配置镜像源以加速下载,并提供了conda自身及Anaconda的更新方法。对于Python环境管理,特别是科学计算环境的搭建非常实用。

一、安装

安装conda
https://blog.youkuaiyun.com/m0_50117360/article/details/108403586
记得恢复系统本身python环境变量

vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/bin/:$PATH # 文档末尾增加
source ~/.bashrc # 更新环境变量

增加镜像
https://blog.youkuaiyun.com/kik9973/article/details/118776314

二、使用

#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 

#增加/删除虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all

# 激活/取消虚拟环境
conda activate env_name
conda deactivate

#查看安装了哪些包
conda list
 
#安装包
conda install package_name(包名)
conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包

#检查更新当前conda
conda update conda

#更新anaconda
conda update anaconda
 
#更新所有库
conda update --all

#更新python
conda update python

注意安装pytorch时要去掉-c以使用镜像

### 配置YOLO深度学习框架的运行环境 #### 安装Miniconda或Anaconda 为了简化包管理和部署流程,推荐使用Conda来管理Python环境。首先需下载并安装Miniconda或Anaconda。 对于64位Linux系统的Ubuntu用户来说,可以通过终端执行如下命令来安装Miniconda: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 完成安装后重启终端使更改生效[^1]。 #### 创建新的Conda环境 创建一个新的虚拟环境专门用于YOLO项目,这有助于隔离依赖关系防止冲突发生。假设要命名为`yolo_env`: ```bash conda create --name yolo_env python=3.8 conda activate yolo_env ``` 这里选择了Python版本3.8,可以根据实际需求调整此参数。 #### 安装必要的库和工具 激活新创建的环境之后就可以开始安装所需的软件包了。对于大多数YOLO变体而言,通常至少需要PyTorch及其CUDA扩展、OpenCV以及其他辅助性的Python库。 ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install opencv-python-headless numpy matplotlib scikit-image ``` 注意上述指令中的CUDA版本号应根据个人硬件情况适当修改以匹配GPU驱动程序版本;如果没有NVIDIA GPU,则无需指定CUDA支持部分。 针对特定版本如YOLOv8, 可能还需要额外安装 ultralytics/yolov5 或者其他官方提供的预训练模型仓库。例如: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics/ pip install -r requirements.txt ``` 以上操作完成后即完成了基本的YOLO开发环境搭建工作。此时可以在该环境中加载预训练权重文件并对自定义数据集进行训练或是直接调用API接口来进行对象检测任务。
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