Win10终端输入conda,直接进入conda环境配置

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Win10终端输入conda,直接进入conda环境配置

我一般在Anaconda的 Powershell Prompt (Anaconda3)中运行conda activate命令,进而对conda进行操作。

  • 现在要做的事情:将Powershell Prompt (Anaconda3)命令的路径添加到系统的环境变量中
  • 步骤如下:
  1. 找到Anaconda中conda的位置,我将其安装在了D盘,我的conda路径是:D:\All_Software\Anaconda3\Library\bin
  2. 系统变量Path中添加conda路径,并向上移动到最前面(系统是从上到下依次找路径运行代码)。
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  3. 同理,将Administrator中的用户变量Path也添加conda路径,并向上移动到最前面。
    请添加图片描述
  4. Win上使用Xshell或者Mobaxterm远程尝试连接(注意端口为22默认的);Mac上使用FinalShell远程尝试连接,如下图所示,输入conda activate直接进入base环境。
    请添加图片描述

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使用`conda`配置YOLOv10环境通常是在Python的科学计算环境中创建一个独立的环境来安装YOLOv10及其依赖项。YOLOv10是一个深度学习的物体检测模型,基于PyTorch库。以下是创建一个名为`yolov10_env`的新环境并安装必要的步骤: 1. **打开终端**:在Windows上按下Win+R键,输入`cmd`或`Anaconda Prompt`;在macOS/Linux上打开终端。 2. **激活conda**:如果你已经安装了Anaconda或Miniconda,需要先激活它。如果没有激活,输入`conda activate`,然后输入你的环境名(这里假设是`yolov10_env`);如果还没有创建环境,可以先创建: ```bash conda create -n yolov10_env source activate yolov10_env ``` 3. **安装YOLOv10**:由于YOLOv10不是官方Conda包,你需要从GitHub克隆源码并安装。首先,添加GitHub源到Conda: ```bash conda config --add channels https://conda.anaconda.org/mikepenny ``` 4. **安装依赖**:接下来安装所需的库,包括PyTorch、CUDA和cuDNN等,这可能会依赖于你的系统配置: ```bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c torch -c nvidia ``` 5. **安装YOLOv10**:现在你可以下载YOLOv10的代码并安装: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 git checkout yolov10 pip install -r requirements.txt ``` 6. **检查安装**:最后确认YOLOv10是否成功安装,可以在终端运行示例代码来测试: ```bash python examples/demo.py --weights yolov10.pt ``` 注意:以上步骤可能会因为网络问题或版本差异导致失败,确保你的环境满足所有依赖项的要求,并可能需要调整部分命令。
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