【conda】

all_environment

所有乱七八糟的配置!!!!

装驱动
司马conda

conda config --set remote_max_retries 1000
conda config --set remote_connect_timeot_secs 100
conda config --set remote_read_timeot_secs 100

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit

自动进入base取消 conda config --set auto_activate_base false

alias torch18=‘conda activate torch18’

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

python -m pip install --upgrade pip --timeout 6000

### Conda 使用指南与安装配置问题 Conda 是一个开源的软件包管理和环境管理系统,广泛应用于 Python 和 R 的数据科学领域。以下是关于 Conda 的使用指南和常见安装配置问题的解答。 #### 1. 安装 Conda Conda 可以通过 Anaconda 或 Miniconda 来安装[^2]。Anaconda 是一个包含 Conda 和大量预装科学计算包的发行版,而 Miniconda 则是一个更轻量级的选择,仅包含 CondaPython。用户可以根据需求选择适合自己的版本进行安装。 #### 2. 创建与管理环境 Conda 支持创建独立的虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系。以下是一些常用命令: - 创建新环境:`conda create --name <env_name> python=<version>`[^3] - 激活环境:`conda activate <env_name>`[^3] - 停用环境:`conda deactivate`[^3] - 删除环境:`conda remove --name <env_name> --all`[^3] #### 3. 安装与管理包 Conda 提供了多种方式来安装和管理包,包括但不限于以下几种方法: - 在当前环境中安装包:`conda install <package_name>`[^1] - 在指定环境中安装包:`conda install --name <env_name> <package_name>`[^1] - 安装特定版本的包:`conda install <package_name>=<version>` - 从特定通道安装包:`conda install --channel <channel_name> <package_name>` - 强制重新安装包:`conda install --force-reinstall <package_name>`[^1] #### 4. 更新与卸载包 - 更新包:`conda update <package_name>`[^4] - 卸载包:`conda remove <package_name>`[^4] #### 5. 配置 Conda 渠道 Conda 默认使用官方渠道,但用户也可以配置其他渠道以获取更多资源或加速下载。例如,添加清华大学镜像源: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` #### 6. 常见问题与解决方法 - **问题 1**:无法找到某些包。 - 解决方案:确保已正确配置所需渠道,并尝试使用 `conda search <package_name>` 查找可用包[^5]。 - **问题 2**:包冲突或依赖问题。 - 解决方案:可以尝试使用 `conda env update` 或 `conda resolve` 工具解决依赖冲突[^5]。 ```python # 示例代码:列出当前环境中所有包 import subprocess result = subprocess.run(['conda', 'list'], capture_output=True, text=True) print(result.stdout) ```
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