linux系统终端创建虚拟环境

最新推荐文章于 2025-09-13 16:35:11 发布
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#终端 #linux #虚拟环境

本文详细介绍如何在Linux系统中使用virtualenv工具搭建Python虚拟环境，包括安装virtualenv、创建及激活虚拟环境等步骤。

linux系统下终端创建虚拟环境

1. 首先查看你是否安装了虚拟环境使用的第三方使用工具virtualenv。

virtualenv --version

如果结果显示错误，组需要安装这个工具。

2. 安virtualenv。

sudo apt-get install virtualenv

3. 创建虚拟环境。

virtualenv venv

4. 激活你创建的虚拟环境。

source venv/bin/activate

5. 推出虚拟环境。

deactivate
如有问题，请留言！
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1、创建虚拟环境： root@123:/data# virtualenv venv 执行上面命令会生成一个venv文件 2、进入虚拟环境： root@123:/data# source venv/bin/activate 3、退出虚拟环境： (venv) root@123:/data# deactivate
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创建虚拟环境： conda create -n ** python=3.* **是虚拟环境的名字 激活虚拟环境： conda activate ** **为虚拟环境的名字
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 转载https://www.cnblogs.com/ruoniao/p/6827890.html 一，首先安装virtualenv,命令 1 sudo apt-get install python-virtualenv   二,  安装virtualwrapper virtualwrapper 是一个简单方便管理虚拟环境的工具，使用命令 1 sudo pi...
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Yolanda_777的博客
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在虚拟环境中安装对应的torch，直接安装默认是CPU版的torch（踩过坑！如果装错了，建议删掉虚拟环境，重新建一个安装需要的包），打开notebook，查看系统的CUDA版本。首先，加载conda环境，再创建新的虚拟环境env1,并激活，在虚拟环境中安装jupyter，以防出现使用base环境的notebook和虚拟环境的包不兼容问题。将虚拟环境添加到notebook的内核中，可以随意切换kernel了！剩下的就是通过pip安装需要的包就行了。查看版本，并安装相应的torch版本。
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在Ubuntu/Linux系统中，Python虚拟环境的建立和使用是开发者管理不同项目依赖关系的重要手段。虚拟环境允许你在独立的环境中安装Python版本和包，避免不同项目间的依赖冲突。以下是详细的步骤和一些额外的细节。 ...
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导出Python 包及其版本，写入 requirement.txt 中,仅包含使用 pip 安装的 Python 包及其版本，它不包括通过 Conda 安装的包。使用 “conda info -e”或者“conda env list” 查看已经存在的环境，前方带有*的为正在使用的虚拟环境。*.yaml文件文件包含了使用 Conda 安装的所有包及其版本信息，同时也包括了环境的名称和 Conda 特定的依赖信息。使用“conda create -n [new环境名称] --clone [old环境名称]”
精选资源
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1.虚拟环境跟随项目，为单个项目创建虚拟环境 （python3.4以上自带直接使用 ，pip install virtualenv） 1.建立项目目录：（找个目录） mkdir PythonProject cd PythonProject 2.创建虚拟环境env: python -m venv ...
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01-28 490
python终端创建虚拟环境
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06-04 1108
linux安装虚拟环境和Windows大体相似。
终端创建虚拟环境
m0_75129356的博客
06-23 179
如果已经安装但无法识别conda,则是没有配置环境变量,需要配置环境变量。1>win+r,输入sysdm.cpl。env-name是要创建的虚拟环境名字。一路确认后,重新打开终端即可.确认输出版本号,则成功安装;进入高级,选择环境变量。1.确认是否成功安装。可以查看往期虚拟环境。
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是系统的一个位置，可在其中安装包，同时与其他python隔离，也方便服务部署。需要删除已经创建的文件和文件夹（虚拟环境除外）。使用Django，首先需要建立一个虚拟的工作环境。4、在Django中创建项目，不要忘记最后的。后面部署应用程序会碰到配置问题，3、安装Django。
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LINUX系统anaconda创建虚拟环境
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### 使用 Anaconda 在 Linux 系统上创建 Python 虚拟环境 要在 Linux 系统上使用 Anaconda 创建虚拟环境，可以按照以下方式操作： #### 安装 Anaconda 首先需要下载并安装 Anaconda。可以通过访问官方文档或者相关资源获取最新版本的安装包链接[^1]。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 完成安装后，重启终端以使更改生效。 #### 配置环境变量 确保 `~/.bashrc` 或者其他 shell 的配置文件中已添加路径设置。如果未自动配置，则手动加入如下内容： ```bash export PATH="/home/$USER/anaconda3/bin:$PATH" ``` 随后运行以下命令使其立即生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 创建新的虚拟环境 通过指定名称以及所需的 Python 版本来初始化一个新的 Conda 虚拟环境[^2]: ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 这里 `-n` 参数用于定义新环境的名字 (`myenv`) ，而后面的参数指定了该环境中使用的 Python 解释器的具体版本 (此处为 3.9)。 #### 激活与停用虚拟环境 激活刚才建立好的名为 `myenv` 的虚拟环境可执行下面这条指令: ```bash conda activate myenv ``` 当不再需要当前活动中的特定隔离空间时,可通过输入下列语句来关闭它: ```bash conda deactivate ``` #### 安装 PyTorch 和其依赖项 对于深度学习项目来说，通常还需要额外引入像 PyTorch 这样的库。可以根据具体需求调整 CUDA 工具集版本号以及其他组件版本号来进行定制化部署[^4]: ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` 以上步骤展示了如何在基于 Linux 平台之上借助于 Anaconda 来构建独立运作且相互之间互不影响的工作区，并成功加载必要的科学计算软件栈[^3]。 ---
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