conda 安装设置

安装anaconda

推荐官网下载和安装,最新版本是anaconda3+python3.11,个人选择。有可能找不到

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

Tips:小白一定要全部勾选,特别第二项“add anaconda3 to my path environment variable”,如果没有这一项,小白会在后面的步骤痛不欲生。大神们可以忽略。

3、安装pytorch

打开anaconda prompt,按照网上教程一步步:
1)创建环境:conda create -n pytorch_gpu python=3.11
   环境名加gpu后缀是为了提醒自己计算机有GPU
2)激活环境:conda activate pytorch_gpu

问题:

SSLError(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host='repo.anaconda.com', port=443): Max retries exceeded with url: /pkgs/msys2/win-64/repodata.json.bz2 (Caused by SSLError(SSL

### Conda 安装指南 Conda 是一种开源包管理系统和环境管理工具,广泛用于 Python 和数据科学领域。以下是关于如何通过 Conda 使用清华大学镜像源来安装 TensorFlow 2 的具体方法。 #### 配置清华大学镜像源 为了加速下载速度并解决可能的网络问题,可以配置 Conda 使用清华大学 TUNA 镜像作为其默认通道: ```bash 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 ``` 上述命令会将清华大学镜像设置为优先级较高的软件包来源,并显示每次操作所使用的频道 URL[^1]。 #### 查看当前配置 可以通过以下命令查看已有的配置项以及确认是否成功添加了新的镜像源: ```bash conda config --show ``` 此命令能够帮助验证之前的更改是否生效。 #### 创建虚拟环境与安装依赖库 创建一个新的 Conda 虚拟环境并将 Python 设置为目标版本(例如 Python 3.8),接着激活该环境: ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.8 conda activate tensorflow_env ``` 一旦进入指定环境中,则可继续执行下一步骤——利用 `pip` 或者直接由 Conda 来完成 TensorFlow 的安装工作。这里推荐先切换到国内 PyPI 镜像站点再运行安装指令以提高效率: ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install tensorflow==2.* ``` 如果倾向于完全依靠 Conda 处理整个流程的话也可以尝试下面这条语句代替上面两步动作: ```bash conda install tensorflow ``` 需要注意的是,在某些情况下仅靠 Conda 可能无法找到最新版或者特定需求下的 Tensorflow 版本;此时借助 Pip 就显得尤为重要了[^3]。 另外值得注意的一点是从官方文档出发通常建议用户从头开始构建自己的 Miniconda 并按照指引逐步推进直至达成目标状态[^2]。这种方式虽然相对繁琐一些但对于长期维护项目来说无疑更加稳健可靠。 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 以上代码片段可用于测试刚刚搭建好的开发平台是否正常运作。
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