conda安装与使用

本文详述了在Linux服务器上安装Miniconda的步骤,并解决了conda命令找不到的问题。此外,还介绍了如何创建和管理虚拟环境,以及在远程服务器上设置Jupyter Notebook。遇到conda env create -f environment.yml失败时,建议调整环境文件以匹配当前硬件配置。最后,文章讲解了在虚拟环境中运行Jupyter Notebook的方法。
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Conda是一个在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。Conda可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。本篇博客介绍在linux服务器上安装miniconda的过程并介绍一些使用陷阱的解决方法。

安装miniconda

清华源上有多个版本的Miniconda,可以运行wget [安装包链接]下载安装包。下载好后运行bash [下载的安装包sh文件]即可正常安装。

conda使用遇到的问题

安装后可能会遇到找不到conda指令的问题,这个时候需要手动将conda加到系统路径中。可以参考这篇博客的解决方案。

vim ~/.bashrc

~/.bashrc文件中添加

export PATH=~/home/anaconda3/bin:$PATH

:wq保存后运行source ~/.bashrc使配置生效,即可成功将conda加到系统路径中。

有时侯,conda env create -f environment.yml 会失败,这是因为代码作者在创建environment.yml时参考了当时的机器硬件配置。而大部分时候,运行这个指令的人并非拥有和代码作者一样的编程环境,因此运行这个指令会失败。解决方案可以参考这篇博客,将包的具体版本删除(或部分删除 )。

pipconda都是python中包的管理工具,更多有关python包的安装以及信息的内容可以参考下面的2篇博客

  1. python实验实践【1】python包的管理
  2. python换源装包

虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -n [new_environment_name] python=[python_version]
# 删除虚拟环境
conda remove -n [environment_name] --all
# 查看都有哪些虚拟环境
conda env list
# 退出当前环境
conda deactivate
# 激活某个虚拟环境
conda activate [environment_name]

上述内容参考这篇博客

Jupyter notebook

Jupiter notebook集成在anaconda中,这也是anaconda好用的一个理由。下载了anaconda的服务器可以通过简单的设置达到使用Jupiter notebook登陆远端服务器的效果。

# 安装Jupyter
pip install Jupyter
# 生成配置文件
jupyter notebook --generate-config
# 配置密码
jupyter notebook password
Enter password: [输入]
Verify password: [输入]
# 更改 jupyter_notebook_config.py文件
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

jupyter_notebook_config.py文件中输入下面内容

c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.port = 8888 #端口可以更改

连接的语句如下:

jupyter notebook --no-browser --port=8889 --ip=127.0.0.1

想要在虚拟环境下运行jupyter notebook可以进入jupyter后在菜单中选择change kernel这个选项,更改Jupyter kernel实现。

base环境和你想要运行Jupyter notebook的虚拟环境中安装两个包nb_conda_kernelsipykernel,然后运行ipython kernel install --name [虚拟环境名称]

上述有关Jupiter notebook的设置可以查看这篇博客

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 安装方法 Conda 提供了几种不同的安装方式,最常见的包括使用完整的 Anaconda 发行版或轻量级的 Miniconda。Anaconda 包含了大量的科学计算包,适合需要大量预装软件的用户。而 Miniconda 仅包含 Pythonconda,以及它们的依赖项,适合只需要基础环境并希望自行管理包的用户[^2]。 #### 安装步骤: 1. **下载安装包**:访问 Conda 的官方网站或者 Miniconda 的官网下载对应操作系统的安装文件。 2. **运行安装程序**:对于 Windows 用户,可以运行 `.exe` 文件;对于 macOS 和 Linux 用户,则可以通过终端运行 `.sh` 文件进行安装。 3. **初始化 Conda**:按照提示完成初始化过程,通常会自动配置环境变量。 4. **验证安装**:打开一个新的终端窗口(或命令行界面),输入 `conda --version` 来确认 Conda 是否正确安装。 ### 使用指南 一旦安装Conda,就可以通过命令行工具来创建和管理虚拟环境以及安装、更新或卸载包。 #### 创建和管理环境: - 创建新环境: ```bash conda create --name myenv ``` 其中 `myenv` 是你想要给这个环境起的名字。 - 激活环境: ```bash conda activate myenv ``` - 停用当前环境回到基础环境: ```bash conda deactivate ``` - 删除环境: ```bash conda remove --name myenv --all ``` #### 安装包: - 在当前环境中安装包: ```bash conda install package_name ``` - 在指定环境中安装包: ```bash conda install --name myenv package_name ``` - 安装特定版本的包: ```bash conda install package_name=version ``` - 从特定通道安装包: ```bash conda install -c channel_name package_name ``` - 强制重新安装包: ```bash conda install --force-reinstall package_name ``` #### 查看已安装包: - 列出所有包: ```bash conda list ``` 通过这些基本命令,你可以开始使用 Conda 来管理和维护你的 Python 开发环境了。
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