【ai】ubuntu安装miniconda

最新推荐文章于 2025-04-14 17:37:35 发布
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： 人工智能 ubuntu postgresql
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Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

zhangbin@ubuntu-server:~/proj$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh


zhangbin@ubuntu-server:~/proj$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Welcome to Miniconda3 py312_24.4.0-0

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Ubuntu 安装 miniconda
jacke121的专栏
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Ubuntu 安装 miniconda
在Termux中搭建完整Python环境（Ubuntu+Miniconda）
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Ven%的博客
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想在吃饭、通勤甚至休息间隙随时写代码？本教程教你用Android手机搭建完整的Python开发环境，让移动编程触手可及！
Ubuntu24.04安装Miniconda
Nomature的博客
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纸上得来终觉浅， 绝知此事要躬行
如何在 Ubuntu 24.04 上安装 Miniconda 教程
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Miniconda 是 Anaconda 的轻量级发行版，专为 Python 机器学习和数据科学任务设计。Miniconda 仅包括 Conda 和额外的实用程序包，以支持具有特定要求或服务器上存储限制的项目。本文将指导你如何在 Ubuntu 24.04 上安装 Miniconda 并设置 Conda 虚拟环境以管理服务器上的 Python 包。
Ubuntu 24.04 上安装 Conda
keyboard专栏
09-13 7123
希望这些步骤能帮助您在 Ubuntu 24.04 上成功安装 Conda。如有任何问题，请随时提问！您可以选择安装完整的 Anaconda 发行版，或者更精简的 Miniconda。如果您需要卸载 Conda，可以删除安装目录，并删除在。，删除与 Conda 相关的初始化代码。如果安装成功，您将看到类似。
虚拟机Ubuntu系统上安装Miniconda（详细图文教程）
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虚拟机上安装Miniconda
ubuntu安装Miniconda并举例使用
总要有点可以骄傲的东西
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更新系统包官网下载Miniconda，最好是实体机下载后放进虚拟机，方法可以参考进入安装目录执行，右键进入终端执行，默认安装在主目录下bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh //你下载的文件名字，但是一定是sh结尾一直输入yes验证~/表示home目录下隐藏文件.bashrc当前目录：Downloads下conda deactivate 是一个用于退出当前激活的 Conda 环境的命令。
ubuntu 系统下安装Miniconda3，并配置conda虚拟环境，python3，pytorch
Yolandalt7777777的博客
12-21 2130
利用conda安装环境可以将安装的环境隔离开，不会导致每次安装混杂在一起 所以以后安装python等环境，推荐使用这个，真的很方便。参见https://blog.youkuaiyun.com/kkxi123456/article/details/103515422 这篇博客写得很好，很详细。（1） 退出 base 环境回到系统自动的环境 （2）关闭每次启动自动进入base环境 （3）启动某虚拟环境 （4）查看当前存在哪些虚拟环境 （5）安装某个包 （6）移除某个包 (7)创建和删除某个虚拟环境 如果在创建的时候就指定对
ubuntu安装 Miniconda
qq_40224400的博客
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环境： ubuntu 24.04 手动配置 初始化过程中选择no的需要进行这一步
Ubuntu 24.04安装nvdia显卡驱动、CUDA、Miniconda和Pytorch，及.venv\Lib\site-packages\torch\lib\shm.dll错误
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Ubuntu 20.04安装显卡驱动、CUDA、Miniconda和Pytorch
机器学习筑基篇，Ubuntu 24.04 安装使用 Anaconda 工具包
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[知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu 24.04 安装使用 Anaconda 工具包描述：在《#AIGC学习之路》专栏中，我们介绍了机器学习相关环境的搭建部署，本章将作为机器学习筑基期的最后一篇，主要介绍在工作站中进行 Anaconda 工具包环境安装实践，给初学者安装使用 Anaconda 做一个指引。温馨提示：如果你在其他平台上看到此篇文章，请一定要关注《全栈...
Miniconda的常见用法——以Isaacgym为例
shuia64649495的博客
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执行指定目录下的conda init命令。
解决Ubuntu24.04中Conda补全问题：Bash/Zsh双终端配置指南
冷不丁
04-14 526
本文介绍了如何在Bash和Zsh中支持Conda命令及其补全功能。首先，通过安装Miniconda3来配置Conda环境。接着，分别在Bash和Zsh中初始化Conda，并安装相应的补全插件（conda-bash-completion和conda-zsh-completion）。对于Zsh，还需要修改.zshrc文件以确保补全功能正常工作。最后，通过验证命令conda env list的补全情况，确认配置成功。这些步骤使得在Bash和Zsh中使用Conda时能够享受命令补全的便利。
Ubuntu快速安装miniconda
xiang_muran的博客
03-27 4934
以下是卸载anaconda的步骤，记录下来给我自己看，因为学校平台anaconda版本较老，且平台不好用，每次需要卸载anaconda，我记性又不好，所以简单记录下步骤~删除类似这样的行（因为已经卸载成功了，没有截图了，拿miniconda来充当一下，样子是很像的）本次安装Ubuntu版本：18.04 但是miniconda版本是最新的。退出编辑，输入命令，清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。直接复制粘贴清华源的索引（如果是第一次安装，这个文件是空的）重启终端出现(base)2.初始化conda。
Ubuntu系统安装Miniconda
Editor_的博客
07-09 3341
miniconda安装教程、Ubuntu安装miniconda
Linux下使用miniconda构建python运行环境
Cachel Wood的博客
11-15 657
之后需要重新激活一下，有点类似重启的意思。重新打开命令行，即可查看到。
【Linux】Miniconda安装教程
Coinsinic的博客
05-02 7276
最近需要在Linux服务器上部署Python程序，但是服务器上自带的Python版本与程序开发时所使用的Python版本不一致，同时为了避免程序依赖包对系统Python环境包造成影响，决定采用虚拟环境运行程序。
Linux安装miniconda3
sis12e的博客
04-26 9778
Miniconda安装完成后，每次打开终端都会激活其默认的base环境，我们可通过以下命令，禁止激活默认base环境。（1）将Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh上传到/opt/software/路径。（3）一直按回车键，直到出现Please answer 'yes' or 'no':'（4）指定安装路径（根据用户需求指定）：/opt/module/miniconda3。（2）执行以下命令进行安装，并按照提示操作，直到安装完成。-i的作用是指定镜像，这里选择国内镜像（豆瓣）
使用conda创建python 虚拟环境
liguiyuan的博客
03-22 2024
激活虚拟环境，可以看到默认为base，下面来介绍如何使用conda来创建python虚拟环境，因为在不同的工程中，对python等有不同版本需求，容易出现冲突。在安装过程中，需要阅读许可协议并接受，然后选择Anaconda的安装路径。默认情况下，Anaconda会安装在用户主目录下。（2）安装 Anaconda。（1）下载Anaconda。在cmd命令窗口，输入。
(sc1) ubuntu@AI-KING:/media/ubuntu/intern/sc/ultralytics-main/ultralytics-main$ /home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/bin/python /media/ubuntu/intern/sc/ultralytics-main/train.py Traceback (most recent call last): File "/media/ubuntu/intern/sc/ultralytics-main/train.py", line 11, in <module> model = YOLO(model_yaml, task='detect').load(pre_model) File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/models/yolo/model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 146, in __init__ self._new(model, task=task, verbose=verbose) File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 257, in _new self.model = (model or self._smart_load("model"))(cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 317, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 1014, in parse_model else globals()[m] KeyError: 'CBAM'
03-19
### 解决方案 当遇到 `KeyError: 'CBAM'` 的问题时，通常表明当前环境中使用的模型配置文件或代码未能正确加载自定义模块（如 CBAM）。以下是可能的原因以及解决方案： #### 原因分析 1. **未正确导入 CBAM 模块** 如果在训练脚本中使用了 CBAM 注意力机制，但该模块尚未被正确注册到框架中，则会引发此类错误[^1]。 2. **环境配置不一致** 使用的 Python 文件版本与实际依赖库中的实现存在差异。例如，如果修改的是本地项目的 `.py` 文件，而运行时调用了外部库中的同名文件，则可能导致功能缺失[^4]。 3. **初始化顺序问题** 在某些情况下，即使 CBAM 已经存在于项目目录下，但由于初始化顺序不当，可能会导致其无法及时注册至全局命名空间[^2]。 --- #### 实现步骤 ##### 方法一：手动替换核心文件 通过覆盖默认的核心组件来修复此问题： - 找到并定位到 Ultralytics 安装路径下的 `modules.py` 和 `tasks.py` 文件。 - 将这些文件替换成包含 CBAM 支持的新版文件。具体操作如下： ```bash cp /path/to/project/modules.py /site-packages/ultralytics/engine/ cp /path/to/project/tasks.py /site-packages/ultralytics/engine/ ``` > 注：请确保新文件已成功集成 CBAM 功能，并测试无误后再执行上述命令。 ##### 方法二：启用开发者模式 对于更灵活的方式，可以切换到开发者模式以避免频繁更改系统级安装包的内容： - 下载官方仓库副本至本地工作区； - 修改其中涉及 CBAM 的部分逻辑后重新构建虚拟环境； - 运行调试流程验证效果是否正常。 示例代码片段展示如何动态引入额外插件类： ```python from ultralytics import YOLO import custom_modules.cbam as cbam_module # 自定义扩展支持 def register_cbam(): from ultralytics.engine.model_meta import TASK_MAPS TASK_MAPS['cbam'] = {'module': cbam_module.CBAM} # 映射新增项 register_cbam() model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=10) ``` 此处假设已经创建了一个名为 `custom_modules/cbam.py` 的子目录用于存放增强型算法定义[^3]。 ##### 方法三：调整 YAML 配置结构 另一种可能性源于预设参数表单内的字段名称拼写失误所致——仔细核对所引用的关键字标签是否完全匹配预期格式即可排除干扰因素。 比如原样例应改为如下形式指定附加选项： ```yaml # yolov8_custom.yaml example backbone: type: "CSPDarknet" neck: type: "CustomNeckWithCBAM" # Ensure this string aligns with registered components. head: ... ``` --- ### 总结 综上所述，针对 `KeyError: 'CBAM'` 类异常现象可以从以下几个方面入手排查原因并采取相应措施加以修正：确认相关依赖关系；同步更新关联资源；优化实例化过程控制流设计思路等等. ---
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