anaconda探究:pip与conda安装异同以及conda最大的用途

写在前面

近期在安装anaconda和pycharm,发现在安装python包时,有两种方式:

  • pip install 包名称
  • conda install 包名称

话不多说:先上概念

  • conda是一种通用包管理系统,是想要构建和管理任何语言的任何类型的软件。因此,它也适用于Python包。
  • Pip代表Pip Installs Packages,是Python的官方认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyPI)上发布的包。
  • pip是Python包的通用管理器; conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。

顿时两眼一抹黑,不知道二者之间的区别。网上一通乱搜,找到了一点蛛丝马迹。

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一.结论:pip与conda安装对比

1.pip安装不会安装所有的依赖项只会安装部分依赖项,而conda会安装全部;
2.pip与conda不会重复安装已经安装的依赖。
3.pip不会告诉你都安装了什么,conda会
4.pip安装的内容不会显示在anaconda navigation的环境中,conda会。
5.conda下载安装包位置xxxxx\anaconda\pkgs
6.conda list后面如果显示为说明是pip安装,不会显示在环境之中

二.conda安装原理

1.先下载:下载到xxxxxx\anaconda\pkgs
2.再安装,安装到环境文件夹中xxxxxxx\anaconda\envs

https://blog.youkuaiyun.com/qq_26129959/article/details/90110123
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三.conda用途

conda最大的用途可能就是管理python的虚拟环境。有以下几个原因:

  • 在我们做项目的过程,不可能一直使用一个版本的python,有python2.X,也有python3.X ;
  • 此外,对于python工具包版本的要求,也会因项目不同而不同。这时我们不可能没做一个项目就来一遍卸载——安装的操作。

因此就需要我们为不同的项目创建虚拟环境,并在每个项目对应的虚拟环境中,安装需要的包,甚至python版本

操作步骤

3.1创建python虚拟环境

在命令行输入以下命令:conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)

  • your_env_name:虚拟环境的名字,可在anaconda安装目录( …\anaconda3\envs)中找到;
  • python=X.X:为指定的python版本

3.2使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境

  1. 打开命令行输入:python --version # 可以检查当前python的版本
  2. 使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。
Linux:  source activate your_env_name(虚拟环境名称)

Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)
  1. 再使用python --version检查当前python版本是否为想要的。

3.3 对虚拟环境安装额外的包

使用如下命令:
conda install -n your_env_name [package]
即可将package安装到指定虚拟环境

3.4关闭虚拟环境

所谓关闭虚拟环境,即:从当前环境退出使用PATH环境中默认的python版本。

 Linux: source deactivate

 Windows: deactivate

3.5删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
conda remove --name your_env_name  package_name  # 删除环境中的某个包

四 conda常用命令

  • conda list :查看安装了哪些包。
  • conda env list 或 conda info -e :查看当前存在哪些虚拟环境
  • conda update conda :检查更新当前conda
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Anaconda中遇到Conda不可用的问题,并切换到pip安装。根据用户提供的引用内容,首先确认PyTorch已经不再维护Conda,官方推荐使用pip。用户可能已经尝试过conda install但遇到了错误,比如引用[3]提到的不可用。 接下来,我需要分步骤指导用户如何切换到pip安装。首先,确保用户已经激活了正确的Conda环境,如引用[2]中的例子conda activate pytorch_py39。然后,使用pip install命令安装PyTorch,可能需要指定官方源版本号,避免从其他渠道下载。 还需要提醒用户注意虚拟环境的重要性,避免在base环境中安装,防止依赖冲突。同时,要检查pip版本是否更新,以及安装完成后验证是否成功。另外,如果用户需要CPU版本的PyTorch,应该使用--no-cache-dir参数,并指定正确的名,如torch的CPU版本。 最后,生成相关问题,覆盖常见的后续问题,比如虚拟环境创建、镜像源设置、安装验证以及Condapip区别等,帮助用户全面了解相关知识点。</think>### 分步解决方案 当遇到Anaconda提示“Conda packages are no longer available. Please use pip instead.”时,可按以下步骤切换到pip安装: 1. **确认当前Conda环境** 使用命令激活目标环境(例如名为`pytorch_py39`的环境): ```bash conda activate pytorch_py39 ``` 避免在base环境中直接安装,防止依赖冲突[^2]。 2. **使用pip安装指定** 通过`pip install`命令安装PyTorch等,并指定官方PyPI源: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 若需特定版本,可添加版本号(如`torch==1.12.0`)[^1]。 3. **验证安装** 在Python中执行以下代码确认安装成功: ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出版本号如1.12.0 ``` 4. **处理依赖冲突(可选)** 若出现依赖错误,可尝试新建干净的虚拟环境: ```bash conda create -n new_env python=3.9 conda activate new_env pip install 名 ``` ### 关键注意事项 - **优先使用官方源**:避免从第三方渠道下载,防止安全风险[^1]。 - **CPU版本安装**:若需CPU版PyTorch,添加参数`--no-cache-dir`并检查名格式[^2]。 - **镜像加速(国内用户)**:可通过`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`使用清华镜像加速下载。
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