conda 安装设置

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分类专栏： python 文章标签： conda pytorch
于 2024-07-02 15:16:56 首次发布
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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

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conda 安装, 配置以及使用
bigcrab的博客
01-16 874
conda 是 python 的环境管理工具包，非常好用，特别是 miniconda 相对于 conda 不需要安装其他的工具，而且打开也很快，非常推荐;在安装完毕后，我们需要对其添加环境变量等操作，我们可以直接运行下面代码;不过这里的 pip 也是需要 conda 来进行安装的;windows和macOS推荐直接下载。这里我们可以用下面代码进行设置，把。linux 推荐使用。
conda安装和使用
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08-18 791
Conda是一个包管理器，类似于Maven(Java依赖管理器)，同时包含了环境管理器，管理不同版本的Python。
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【2025.05】Anaconda新手安装+配置+环境创建（Windows篇）
北慕的博客
05-21 4529
本文详细介绍了Anaconda的安装与配置过程，旨在帮助用户避免常见错误并提高安装效率。首先，建议从清华镜像源下载最新版本的Anaconda，并选择“Just Me”安装类型以避免权限问题。安装路径建议设置为D盘以节省C盘空间。安装完成后，需手动添加conda目录到系统PATH变量，并修改envs和pkgs默认目录到D盘。此外，本文还提供了修改镜像源的方法，推荐使用清华、阿里云和中科大等国内镜像源以加快下载速度。最后，列举了27个常用conda命令，涵盖环境管理、包安装与更新等操作，方便用户快速上手。
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高性价比服务器就选：蓝易云
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Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，用于安装和管理多个版本的软件包及其依赖关系。它主要用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。Conda是一个功能强大且易于使用的包管理工具，可用于管理Python环境和安装科学计算所需的各种软件包。它的灵活性和跨平台性使得在不同的项目和环境中轻松切换和管理依赖。
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conda安装、环境配置基础命令使用
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通过以上步骤，你可以在本地环境中使用 Conda 安装并使用 Unsloth。如果你在安装或使用过程中遇到问题，可以参考 Unsloth 的。
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Conda 是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一台机器上安装不同版本的 Python 软件包及其依赖，并能够在不同的 Python 环境之间切换。Anaconda 包含 Conda、Python 以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas 等，而 Miniconda 仅包含 Conda 和 Python。根据您提供的输出信息，Miniconda 安装成功，并且对您的系统环境进行了配置。但是，为了使配置生效，您需要关闭并重新打开当前终端会话。
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Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。可以轻松地在本地计算机上的环境中创建，保存，加载和切换。它是为Python程序创建的，但可以打包和分发适用于任何语言的软件。目前conda的发行版本分为anaconda、miniconda两种，安装了ananconda或miniconda的完整版，就默认安装了conda。anaconda会包含一些常用包的版本，miniconda则是精简版，两者安装均可。
2023 conda 安装、配置环境变量、换源
mobeiCanyue
05-24 1万+
建议是直接C改成D，后面的建议和我保持一致，配置环境变量可以直接抄我的。不然后面你新的虚拟环境可能都是C盘，因为这个文件夹普通用户没权限更改。第二个意思是注册conda为系统python，看个人需求，都可以。来到这个页面 选择下面的All Users，再接着往下。南京大学配置（好像有莫名其妙的报错但是不影响使用）由于官方仓库在国外，我们用国内的镜像会快点。阿里（好像有莫名其妙的报错但是不影响使用）清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。这个就不要用镜像下载，官网很快的。（按理说你没装包过应该是没有的）
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有两种下载方式一是官网下载，二是镜像下载。官网下载太慢一般都是用镜像下载选择对应版本下载即可。
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本文详细介绍了Anaconda的下载安装与环境配置流程。首先对比了Anaconda与Miniconda的区别，指导用户选择合适的版本。安装步骤包括官网下载（推荐清华镜像）、管理员身份运行安装程序、自定义安装路径以及配置四个关键环境变量。安装完成后可通过conda --version命令验证。针对Python环境管理，重点讲解了虚拟环境的创建（conda create）、激活（conda activate）、退出（conda deactivate）等核心操作，并
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入门python的话，配置环境是第一步，对于很多人来说是难点也是重点。尤其是机器学习，深度学习，数据分析情况下，配置规范，互不冲突的虚拟环境对工作以及开发具有很大的作用。
conda 安装
03-18
### 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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