Anaconda配置中遇到的问题及解决方案

1.在conda中配置pytorch时报错

(1) 问题产生

在conda环境中安装pytorch及其相关的库时

出现如下报错：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.

(2) 解决方案

找到.condarc文件，一般在 C:\Users\username 文件夹中

添加如下配置：

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
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
show_channel_urls: true
ssl_verify: true
channel_priority: flexible
remote_read_timeout_secs: 2000.0

配置后如果不生效，清空conda缓存后再尝试：

conda clean -i

右键单击Anaconda文件夹——>属性——>安全——>编辑——>添加——>高级——>Everyone——>确定

然后在“权限”界面设置Everyone的权限为“完全控制”

更新conda：

conda update -n base conda

conda update -all

最后执行最开始的命令(如下)，等待安装(时间略长)，不过在执行下列命令前，记得先安装CUDA和cuDNN：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

2.Jupyter Notebook汉化问题

此解决方案来自于：jupyter 中文 汉化 - 掘金

很多人设置环境变量后，无论是重启电脑还是更新jupyter版本，jupyter notebook依然是英文界面

如下所示：

此时还需在conda环境中安装中文包，在base环境和新建的环境下都需要安装：

pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

安装完成后，重启jupyter notebook，设置中文即可

3.修改Jupyter工作目录

找到jupyter所在位置，比如我的：

S:\ApplicationProgram\Anaconda3\etc\jupyter   //base环境

S:\ApplicationProgram\Anaconda3\envs\pytorch\etc\jupyter  //pytorch环境

在对应的文件内找到jupyter_notebook_config.json文件(没有就创建一个)，如下所示：

修改或写入如下代码：

{
    "NotebookApp": {
      "nbserver_extensions": {
       "jupyterlab": true
   },
    "notebook_dir":"S:/Documents/CodeDocuments"  //这是需要修改的地方，即工作目录
   }
}

完成后启动jupyter即可，工作目录已更改

4.添加内核

(1)为当前环境（前面括号里的）安装 ipykernel:

conda install ipykernel

(2)查看 ipykernel 是否安装成功:

conda list  # 查看是否有 ipykernel 包

python -m ipykernel --version  # 查看安装的 Ipython 内核的版本号

(3)安装 ipython 内核并设置名称:

# pytoch1 为内核的真正名称, pytorch2 是在 Jupyter 笔记本中内核的显示名称
# 建议真正名称和显示名称都保持和环境名相同，便于使用

python -m ipykernel install --user --name=pytorch1 --display-name="pytorch2"

(4)列出所有已安装的 Jupyter 内核:

jupyter kernelspec list

(5)使用内核:

运行 Jupyter notebook 后，点击 内核——>更改内核(kernel->Change kernel) 即可选择已经配置好的内核

(6)Tip: 删除内核

# 移除名为 pytorch 的内核
jupyter kernelspec remove pytorch

 5.一些基础命令

# 创建环境
conda create -n env_name python=3.7

# 按照 requirements.txt 中指定的包来安装依赖项
conda install --file requirements.txt

# 删除环境
conda remove -n env_name --all

# 在 conda-forge 通道中查找 pytorch 包
conda search -c conda-forge pytorch

#在 Ubuntu 中启动 Anaconda Prompt(anaconda已被加入环境变量的情况下)
source activate