Windows conda 安装虚拟环境

本文详细介绍了如何在Anaconda Prompt中创建、激活、退出、删除虚拟环境,以及如何在环境中安装指定版本的PyTorch。同时,针对安装过程中可能遇到的环境解决失败、下载超时等问题,提供了具体的解决策略。

虚拟环境建立

在ananconda prompt 中输入

conda create -n env_name  python=X.X

激活环境

conda activate  env_name 

退出环境

conda deactivate

删除环境

conda remove -n env_name --all

删除环境中的某个包

conda remove --name env_name package_name

复制环境

conda create -n new_env --clone old_env

查看所有环境

conda env list

环境中修改Python版本

conda install python=X.X

包安装

pytorch 安装,指定版本安装

conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly -c pytorch

参考链接:官网 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

安装包时遇到的问题

安装特定版本pytorch时,报错
Solving environment:failed with initial frozen solve.

解决方法:修改.condarc文件,配置channels

channels:
  - defaults
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true
allow_conda_downgrades: true
channel_priority: flexible

下载pytorch的channel为清华的pytorch,也即第二个channel

下载安装时超时

下载速度慢,导致超时timeout.

CondaError: Downloaded bytes dis not match Content-Length.

解决方法:设置大一点时长

conda config --set remote_read_timeout_secs 600.0
### 如何在 Windows 系统中创建和管理 Conda 虚拟环境 #### 创建新的 Conda 虚拟环境 通过 `conda create` 命令可以轻松创建一个新的虚拟环境。例如,要创建名为 `myenv` 的新虚拟环境,可运行以下命令: ```bash conda create --name myenv ``` 如果需要指定 Python 版本,则可以在命令中加入参数,如下所示: ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 这会创建一个基于 Python 3.9 的虚拟环境[^1]。 #### 激活虚拟环境 一旦虚拟环境被成功创建,就需要将其激活以便在其内部执行操作。可以通过以下命令来激活虚拟环境: ```bash conda activate myenv ``` 此命令将切换到 `myenv` 虚拟环境中,此时终端提示符通常会发生变化以显示当前活动的环境名称[^3]。 #### 列出所有已有的虚拟环境 为了查看系统中存在的所有虚拟环境列表,可以使用以下命令: ```bash conda env list ``` 或者更简洁的形式: ```bash conda info --envs ``` #### 安装依赖库至特定虚拟环境 当某个虚拟环境处于活跃状态时,任何安装的操作都会仅限于该环境下。例如,要在 `myenv` 中安装 NumPy 库,只需运行: ```bash conda install numpy ``` 这样就只会向 `myenv` 添加 NumPy,而不会影响其他环境或全局设置。 #### 更改默认存储位置 (可选) 如果希望把虚拟环境存放在不同于默认路径的地方(如 D 盘),则先导航到目标目录再执行创建命令。具体步骤如下: 1. 打开 Anaconda Prompt 并转到所需驱动器; 2. 使用 `cd` 进入适当文件夹结构下; 3. 接着按照常规方式定义新环境即可。 例如,在 D:\anaconda\envs 下建立名为 `Pytorch` 的环境,并设定其使用的 Python 解释器版本为 3.11.7: ```bash D: cd anaconda\envs conda create -n Pytorch python=3.11.7 ``` 上述过程展示了如何自定义存放地址[^4]。 #### 删除不再需要的虚拟环境 对于那些已经废弃不用的虚拟环境来说,应该及时清理掉它们以释放磁盘空间。删除方法很简单,只需要一条简单的语句就能实现: ```bash conda remove --name myenv --all ``` 这条命令将会彻底移除整个 `myenv` 及其所关联的一切组件。 ---
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