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Jetson配置YOLOv11环境(5)Miniconda安装与配置

0. Anaconda vs Miniconda in Jetson

Jetson 设备资源有限,而 Anaconda 安装包大且预装过多软件包,占用资源较高,可能影响设备性能。 Miniconda 更轻量级,占用资源少,更适合在资源受限的 Jetson 设备上使用。

特性AnacondaMiniconda
预装包数量250+ (包括常用的数据科学包)极少 (只包含 Python, conda 和依赖项)
安装包大小较大 (500MB - 3GB)较小 (几十 MB)
磁盘占用较高较低
资源占用较高较低
GUI 工具有 (Anaconda Navigator)
灵活性较低 (预装了很多包)较高 (完全掌控环境)
适用场景数据科学、机器学习等领域快速开发需要精简、自定义的 Python 环境

1. 下载Miniconda3

前往清华大学开源软件镜像站,选择次新aarch64版本Miniconda,下载到Jetson Downloads的目录

cd ~/Downloads
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-aarch64.sh

2. 安装Miniconda3

cd /home/nx/Downloads/									# 进入/home/nx/Downloads/ 目录
chmod +x Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-aarch64.sh		# 添加可执行权限
./Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-aarch64.sh				# 运行 Miniconda 的安装脚本

安装完成Miniconda后,可以发现其修改了.bashrc文件。
在这里插入图片描述

因此执行以下命令,使 ~/.bashrc 文件中的更改立即生效。或者logout一下再次ssh连接亦可。

source ~/.bashrc

可以发现左侧已出现base环境,表明成功安装。
在这里插入图片描述

3. 换源

3.1 conda 换源

打开.condarc

vim /home/nx/miniconda3/.condarc

注释原来的channels配置,添加下述配置。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

在这里插入图片描述
使用下列命令清除索引缓存。

conda clean -i

3.2 pip 换源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

4. 创建环境

建议创建与jetpack自带的python版本相同的conda环境,各种库比较容易找。

conda create -n pytorch python=3.8
conda activate pytorch

5. 设置默认启动环境

用vim打开.bashrc文件

vim ~/.bashrc

.bashrc文件末尾添加

conda activate pytorch	

重新加载并执行当前用户的 ~/.bashrc 文件中的内容

source ~/.bashrc

可以发现最左侧的默认环境变成了pytorch~
在这里插入图片描述

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