linux创建虚拟环境

Linux系统ubuntu中创建anaconda虚拟环境,安装pytorch 然后将下载的包通过FTP传输到虚拟机的文件夹下,我下载的是torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl和torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl,这里的cp37我的理解就是python3.7,将其传输至虚拟机的。找到这个界面,按照自己的情况进行选择,即会出现不同的安装命令,注意此时安装的是最新版的pytorch,如果要安装以往版本,可以看到选项框上面有橙色字体标出的。文件下,然后在虚拟机终端中调整至这个文件夹下,执行。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了Anaconda和VirtualEnv两种Python环境管理工具的使用方法,包括安装、环境创建、激活、包管理及国内镜像设置等内容。

一、conda
安装anaconda
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。 conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。

python、pip安装位置:Anaconda3\lib\site-packages
anaconda会自动创建base环境
1、Conda 常用命令

conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。
conda list 查看安装了哪些包。
conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda 检查更新当前conda

2、conda建立虚拟环境

conda create -n your_env_name python=X.X

python=X.X # 指定python版本2.7、3.6等
虚拟环境名字为your_env_name的
安装位置Anaconda安装目录envs。

cd ~/anaconda3/envs/
ls

3、启动虚拟环境

source activate your_env_name	# 需要cd ~/anaconda3/bin,环境变量PATH配置后可以 直接使用
conda activate your_env_name	# root直接可以使用,非root权限加sudo

环境变量PATH配置见:https://blog.youkuaiyun.com/chenbaixing/article/details/117659571

安装anaconda后,系统默认python环境是anaconda 默认创建的“root”/“base”环境,
这是因为它把“启动root”写在了环境变量的用户配置文件.bashrc中,因此只要在此文件末尾加一行就搞定!

sudo vi ~/.bashrc	# 若无权限修改加sudo
# bashrc文件最后一行添加,
conda activate your_env_name	# 直接进入your_env_name环境,conda有可能因为用户权限不够而失败
# source activate your_env_name	# 如果权限不够时,用这行替代上一行
source ~/.bashrc

注意最后一行,如果在conda initialize前添加会出现以下告警
在这里插入图片描述
conda激活环境出错参考:
激活conda虚拟环境CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘
4、退出虚拟环境

source deactivate
conda deactivate

5、 安装工具包

# conda install -n your_env_name package
conda install -n your_env_name pandas

6、删除

6.1移除环境

conda remove -n your_env_name --all

6.2删除环境中的某个包。

conda remove --name $your_env_name  $package_name 

7、设置国内镜像

如果需要安装很多packages,你会发现conda下载的速度经常很慢,因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是,清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,我们将其加入conda的配置即可:

# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉
 
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

附录:anaconda环境下安装virtualenv
暂时无法驾驭,装了anaconda就用conda
用的是anaconda自带的python和pip,virtualenv安装位置如下
/root/anaconda3/bin/virtualenv
/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/virtualenv-20.0.21.dist-info/*
/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/virtualenv/*

安装后使用[Anaconda默认进入虚拟环境base设置修改],(https://blog.youkuaiyun.com/chenbaixing/article/details/106626599)
可能导致直接使用virtualenv命令无效,提示:
-bash: virtualenv: command not found

如果取消

二、virtualenv

  1. 安装
python3 pip install virtualenv		# 安装
pip uninstall virtualenv
# python、pip安装位置:\xxx\python3.6\site-packages
  1. 创建环境目录
mkdir -p ~/quant/env  
  1. 建立虚拟环境
cd ~/quant/env
virtualenv my_project_env	
virtualenv --python=/usr/bin/python3 my_project_env		# 多个python版本指定建立环境
# 或者virtualenv -p /usr/bin/python3 my_project_env		
  1. 启动/停用虚拟环境
cd ~/quant/env/my_project_env/bin,
source activate	# 启用的环境名应和my_project_env一致
source /data/env/my_project_env/bin/activate
deactivate	# 停用虚拟环境	anaconda环境中用source deactivate

参考文献:
Anaconda+用conda创建python虚拟环境
https://blog.youkuaiyun.com/a493823882/article/details/87888509

科研第一步:实现Linux服务器上创建python虚拟环境 科研第一步:实现Linux服务器上创建python虚拟环境为什么要创建python虚拟环境如何实现第一步GPU驱动安装第二步anaconda实现创建虚拟环境为什么选择anaconda安装anaconda指令创建python虚拟环境conda创建conda激活验证在当前虚拟环境内安装tensorflow-gpu验证tf安装总结 为什么要创建python虚拟环境 第一次写博客,想通过写博客的方式记录下自己研究生阶段的学习,回答标题,进入实验室之后,如果需要经常在github上跑别人的代码或者baseline的时 阅读详情

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小二温华 1770
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779醒
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