Linux Ubuntu 下创建 Anaconda 虚拟 python 环境

ubuntu安装python3.7-使用conda管理python版本 立即下载
AI摘要

本文介绍了如何利用Anaconda创建、查询、激活、关闭、复制和删除Python虚拟环境,以及在环境中进行包的管理。通过创建独立的环境,可以更有效地管理项目的依赖包,确保各项目之间的包版本隔离。

一般情况下我们每一个 python 项目都尽可能的使用一个独立的 python 环境,这样便于进行包的管理,下面整理一下如何利用 Anaconda 来创建一个干净的 python 虚拟环境。

首先系统中需要安装的有anaconda,然后才可以使用 conda 命令。

1、输入 conda,进入 conda 环境
在这里插入图片描述
2、执行创建环境命令

conda create --name 环境名称 python==3.7 或者 conda create -n 环境名称 python=3.7 ,此处输入你要创建的环境名称和你需要的 python 版本。
在这里插入图片描述

3、查询已有的 Anaconda 环境

查询命令:conda env list
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4、激活环境

命令:source activate lhjtest(环境名)
在这里插入图片描述
环境启动后会在前面的括号里标识出环境名,以此判断环境启动成功并进入环境。

5、关闭当前环境

命令:conda deactivate
在这里插入图片描述
退出后发现环境标识就没有了。

5、复制环境

命令:conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

6、删除环境

命令:conda remove --name <env_name> --all

7、当前环境的包管理

1)搜索包:conda search
2)查看已安装包:conda list
3)给指定某个环境安装包:conda install --name <env_name> <package_name>
4)给当前环境中安装包:conda install <package_name>
当然也可以使用 pip 进行包管理

低照度与极端天气环境中的YOLOv8优化:CPA-Enhancer网络的应用与分析 为了克服上述问题,本文提出了一种名为的网络改进方案。CPA-Enhancer通过引入链式思考机制和改进的注意力机制,有效地提升了YOLOv8在低照度和复杂天气下的表现。本文提出了针对低照度和恶劣天气条件下目标检测的YOLOv8改进方案——CPA-Enhancer链式思考网络。通过引入低照度图像增强和多尺度特征融合技术,CPA-Enhancer显著提高了YOLOv8在低光照、雾霾、雨雪等环境下的检测性能。实验结果表明,CPA-Enhancer相较于原始YOLOv8,在多个指标上都有显著的提升,尤其是在mAP。 阅读详情

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