Linux系统Anaconda环境的安装/创建/激活/删除/管理

本文详细介绍如何在Linux系统上安装Anaconda,并提供环境创建、激活、切换及删除的步骤。此外,还介绍了如何配置清华大学镜像源以加速包的下载。

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Anaconda的好处就不多说了

直接干货

#下载安装包

官网:https://www.anaconda.com/download/#linux

选好操作系统

复制链接

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

直接运行 ./Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

一直Enter就好了,最后会问是否添加环境变量

敲yes,更新环境变量文件,原来的环境变量文.bashrc备份为.bashrc-anaconda3.bak

打开新的窗口,anaconda就生效了,免去手动配环境变量的麻烦

 

# To create environment, use
#     创建环境   

conda create -n py36 python=3.6
#    py36:环境名        python=3.6:指定环境python版本

 

# To activate this environment, use
#     激活环境

source activate py36


# To deactivate an active environment, use
#     关闭环境

conda deactivate

 

#列出所有环境

conda env list

 

#删除环境

conda env remove -n py36

 

#切换清华源

conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'      //TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉# 
conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/'
conda config --setshow_channel_urls yes      //设置搜索时显示通道地址
### 创建Linux系统上的Anaconda虚拟环境Linux系统中使用Anaconda创建虚拟环境的过程包括几个关键步骤,这些步骤可以帮助用户高效地管理和隔离不同的Python项目。以下是详细的说明和代码示例: #### 1. 安装Anaconda 确保已经正确安装Anaconda或Miniconda。如果尚未安装,可以通过以下命令下载并安装Anaconda: ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 安装后,运行以下命令以激活Anaconda环境变量[^1]。 #### 2. 配置环境变量 在终端中输入以下命令,确保Conda的环境变量已正确配置: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 3. 查看已有的虚拟环境创建新的虚拟环境之前,可以查看当前已存在的虚拟环境: ```bash conda info -e # 或者 conda env list ``` 上述命令会列出所有可用的虚拟环境,当前正在使用的环境前会有星号(*)标记[^2]。 #### 4. 创建虚拟环境 通过以下命令创建一个新的虚拟环境,并指定所需的Python版本(例如Python 3.9): ```bash conda create --name myenv python=3.9 ``` 这里的`myenv`是虚拟环境的名称,可以根据需要自定义。同时,明确指定Python版本号可以避免依赖问题[^3]。 #### 5. 激活虚拟环境 创建成后,使用以下命令激活虚拟环境: ```bash conda activate myenv ``` 激活成功后,终端提示符前会显示虚拟环境的名称。 #### 6. 安装额外的依赖包 在激活的虚拟环境中,可以安装所需的Python库。例如,安装PyTorch及其相关依赖: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 根据服务器的CUDA版本选择合适的`cudatoolkit`版本[^4]。 #### 7. 查看和管理虚拟环境 - **查看虚拟环境列表**: ```bash conda env list ``` - **退出虚拟环境**: ```bash conda deactivate ``` - **删除虚拟环境**: ```bash conda remove --name myenv --all ``` #### 8. 验证虚拟环境 进入虚拟环境后,可以通过以下命令验证是否安装成功: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果`torch.cuda.is_available()`返回`True`,则说明GPU支持已正确配置[^5]。 --- ### 注意事项 - 确保在创建虚拟环境时明确指定Python版本号,否则可能导致依赖问题。 - 如果遇到CUDA兼容性问题,可以选择历史版本的PyTorch进行安装。 ---
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