配置conda虚拟环境的环境变量

最新推荐文章于 2025-04-15 18:13:04 发布
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文章标签： conda python linux
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版权

设置环境变量：

conda env config vars set CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1

删除环境变量：

conda env config vars unset CUDA_HOME

查看环境变量：

conda env config vars list
Kair94
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windows下pycharm中配置conda虚拟环境
qinshi501的博客
04-11 2652
通过以上以上步骤，我们建立了yolon9虚拟环境，通过命令行的模式安装了opencv-python，但是安装完发现在pycharm的名利命令行终端中执行python脚本提示ModuleNotFoundError: No module named 'cv2',明明已经安装了，为何提示命令找不到呢？3：这里要说明的是conda里的虚拟环境和pycharm的解释器路径需要匹配使用，才可以看到安装的库文件。选择解释器的路径，为刚才创建的环境，软件会自动配置。配置完的环境如下，默认会安装一些包。
Windows实现默认激活conda虚拟环境方法
最新发布
猿小白的博客
05-19 190
通过创建快捷方式，可以简化Conda虚拟环境的激活过程。首先，确保Conda环境变量已配置，以便在命令行中正常激活虚拟环境。然后，创建一个快捷方式，指定Conda的安装路径和需要激活的环境名称。双击该快捷方式即可自动激活指定环境。对于多个虚拟环境，可以使用脚本批量创建快捷方式，脚本会自动获取所有环境名并生成相应的快捷方式，保存在指定目录中。这种方法大大减少了手动输入命令的麻烦，提高了工作效率。
conda虚拟环境中安装cuda方法、遇到的问题
记录学习过程中的笔记
10-28 7964
nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool，它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本，并不知道安装了什么版本的GPU driver，甚至不知道是否安装了GPU driver。CUDA有 runtime api 和 driver api，两者都有对应的CUDA版本， nvcc -V 显示的就是前者对应的CUDA版本，而 nvidia-smi显示的是后者对应的CUDA版本。只要找到对应cuda版本的文件，复制到虚拟环境cuda路径下即可。
conda换源及查看环境变量
ajiujiujiu的博客
04-19 3484
关于conda换源及查看环境变量换源环境变量 换源 （1）一键加入清华源 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 --add channels https://mirrors.tuna.
《PyCharm中使用Conda环境配置指南》
2302_80370282的博客
04-15 4596
在Python开发实践过程中，环境配置作为项目初始化的关键环节，常成为新开发者的首要技术障碍。调查报告显示，62%的Python初学者在环境管理方面遭遇过以下典型问题： - 多项目依赖冲突导致环境污染 - 跨平台代码复现性缺失 - 开发环境与生产环境版本偏差 本技术指南针对上述痛点，将简单解释如何快速将Anaconda应用到PyCharm开发环境中
conda环境变量+常用操作+配置镜像源
m0_74055982的博客
07-06 2万+
根据我的上篇文章，应该都已经安装了conda和pycharm，然后可能会出现conda的没有配置到系统的环境变量上，这里首先教大家如何配置系统的环境变量，在进行后续操作，如果环境变量已经配置完毕可以自动跳过。这种就是没有配置好环境变量，导致在命令行窗口打不开，下边教大家配置。1、找到conda3的安装路径2、类似与上述图片这种，然后复制路径。每个人的都不一样3、打开如图所示的界面，点击高级系统设置。4、再点击环境变量，进行编辑。
Conda 虚拟环境中配置环境变量 (具体来说是 Pytorch 虚拟环境调用系统 CUDA)
米饭的白色的专栏
04-26 2万+
参考了博客 conda虚拟环境内安装CUDA9.0 本来是通过 conda create -n pytorch pip python=3 创建了 pytorch 的虚拟环境, 并参照 ubuntu安装cuda,cudnn,pytorch 安装了 cuda 和 Pytorch, 但是在用时, Pytorch 不能调用 cuda, 所以干脆直接让 pytorch 的虚拟环境调用系统的 cuda. ...
conda虚拟环境中设置环境变量(实测有用)
孤独咕噜的博客
08-06 1万+
指定要给那个虚拟环境设置自定义环境变量，例如：在虚拟环境。
在PyCharm中配置Poetry和conda虚拟环境.pdf
05-08
内容概要：本文详细介绍了在PyCharm中配置Poetry和conda虚拟环境的方法。对于Poetry，首先需要安装Poetry，通过不同操作系统下的命令行操作完成安装，并将Poetry可执行文件路径添加到系统PATH变量中。接着，在...
Linux系统conda虚拟环境添加环境变量
u014611178的博客
08-06 6181
Linux系统conda虚拟环境添加环境变量 找到并进入conda虚拟环境的主文件夹，在云平台中tf2.1-gpu虚拟环境的路径是/home/dc2-user/miniconda3/envs/tf2.1-gpu。 运行如下指令： mkdir -p ./etc/conda/activate.d mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh touch ./etc/conda/deactivate.d
linux服务器配置conda环境安装教程
qq_53682472的博客
07-18 1647
配置环境变量,这里的export PATH填的是conda的bin文件地址，我是安装在home目录的所以是这样，前面一个命令是添加环境变量，后者是刷新bashrc。# 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包) conda clean -y --all。# 删除虚拟环境 conda remove -n name --all。在conda文件的目录下输入命令安装，一路回车，直到他要求输入yes。这里下载的是 Anaconda3-2023.03-1-根据官网选择自己需要的版本。
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）
conda环境变量设置，配置国内镜像源，更改环境安装位置，环境迁移
qq_41218895的博客
03-12 3021
更改conda新建环境的位置
配置anaconda环境变量
m0_61973596的博客
11-27 1万+
anaconda环境变量配置
10分钟配置好conda——Anaconda（windows、环境变量）
qq_55285829的博客
02-29 2万+
▲注意：如果有“配置环境变量”的选项可以选，其他一路yes下载完毕。2.复制你刚才找到的Anaconda的地址，加上。3.一路点击“确定”即可保存退出。的变量，双击打开，点击右上角“新建”若自定义，请找到目录复制路径。②仍然显示如下，重启电脑即可。针对需要手动配置的情况。（2）环境变量配置窗口。①正常情况显示，成功。
在Anaconda的虚拟环境中添加环境变量并通过python访问（win/mac/linux）
AI蜗牛车
06-07 3150
一、前言有的时候密码登比较敏感的信息，不方便直接写在代码里有很多变量我想很多project都可以访问到那这时候使用环境变量是非常合适的了。二、设置环境变量以linux为例直接在internal执行命令 export 变量=值通过更改bashc文件vim~/.bashrc #在最后一行加上 #通过按i进行插入以下，之后填完通过esc之后:qw!保存退出 export变量=值 #例如： ...
从0到1的conda环境变量配置
2301_79442295的博客
11-02 2710
主要介绍了深度学习下conda的安装配置
配置conda的环境变量
zzugsh的博客
03-26 4354
如果环境变量中没有conda那么必须手动添加(共有两步) 第一步 export PATH="/Users/anaconda3/bin:$PATH" 说明: path路径需要找到自己的路径 刷新环境变量： source ~/.bash_profile 最后尝试 conda list 即可 >>> python后会把最新的python3.7配置到环境变量里 ...
anaconda（二）（配置环境变量）
热门推荐
baidu_32542573的博客
02-24 3万+
环境变量1）找到Anaconda的安装目录       2）复制上面的文件夹地址D:\python\Anaconda33）找到该目录下的Scripts文件夹，复制其地址D:\python\Anaconda3\Scripts4）将上面复制的地址分别添加到环境目录下我的电脑 --》 右键选择属性 --》 选择高级系统设置 --》 选择“高级“下的“环境变量“ --》选择系统变量下的Path选项，双击打...
conda虚拟环境cudnn环境变量设置
03-14
### 配置 Conda 虚拟环境中 CUDNN 的环境变量 为了在 Conda 虚拟环境中正确配置 CUDNN 环境变量，以下是详细的说明： #### 创建并激活虚拟环境 首先需要创建一个新的 Conda 虚拟环境，并指定 Python 版本。这一步可以通过以下命令实现： ```bash conda create -n [your_env_name] python=[X.X] ``` 例如，如果要创建名为 `gpu_env` 并使用 Python 3.8，则运行如下命令[^1]: ```bash conda create -n gpu_env python=3.8 ``` 接着，激活该虚拟环境： ```bash conda activate [your_env_name] ``` 对于上述例子中的虚拟环境名称 `gpu_env`，则执行： ```bash conda activate gpu_env ``` #### 安装 cuDNN 库 在激活的虚拟环境中安装与 CUDA 版本兼容的 cuDNN 库。假设目标是安装 cuDNN 8.1.0，可运行以下命令[^2]: ```bash conda install -c conda-forge cudnn=8.1.0 ``` 此过程会自动下载并安装所需的库文件到当前虚拟环境中。 #### 添加路径至系统环境变量 尽管通过 Conda 安装 cuDNN 后大部分情况下无需手动调整环境变量，但在某些特定场景下可能仍需显式设置。具体方法是在系统的 PATH 中加入 bin 文件夹的位置[^3]: 找到对应虚拟环境下的 `bin` 文件夹位置，通常位于类似于以下路径的地方： ``` C:\ProgramData\Anaconda3\envs\[your_env_name]\Library\bin ``` 将其添加到 Windows 或其他操作系统上的全局 PATH 系统变量中。注意替换 `[your_env_name]` 为实际使用的虚拟环境名字。 另外值得注意的是，当利用 `conda` 工具链进行开发时，默认已经包含了必要的动态链接库加载逻辑，因此很多时候不需要额外干预即可正常工作[^4]。 #### 测试配置有效性 最后验证 TensorFlow-GPU 是否能够成功识别 GPU 加速支持以及所配好的 cuDNN 库。可以在 Python 解释器或者脚本内尝试导入 tensorflow 模块并打印设备列表来确认一切就绪情况。 --- ### 示例代码片段 下面是一个简单的测试程序用于检查 Tensorflow 对 GPU 支持的状态: ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) if tf.test.is_built_with_cuda(): print("TensorFlow was built with CUDA support.") else: print("No CUDA support detected!") ``` ---
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