Conda创建虚拟环境以及包

已于 2023-02-04 14:52:46 修改
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文章标签： 深度学习 conda tensorflow python
于 2023-02-04 13:20:04 首次发布
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文章讲述了如何使用conda创建和激活环境，特别是针对bash环境的基础操作。接着详细说明了安装tensorflow-gpu1.13.1的步骤，并提醒检查安装后的可用性。此外，还提到了安装opencv和其他必要包的方法，建议在PyCharm中进行可视化配置。文章强调了避免重复安装包以防止打包错误，并简单提及了在集群终端中解压文件的操作。

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1、Conda create -n lyt

2、Conda activate lyt

注意切换到bash基础环境！！才能正确激活！！

具体有export PATH="~/anaconda3/bin/:$PATH"

再source activate

3、安装tensorflow-gpu框架，记得最后加版本号

Conda install tensorflow - gpu 1.13.1

4、检验tensorflow-gpu框架是否可以用

具体在网上去搜，提示：先进入python，再退出exit()

5、安装opencv包以及其他缺少的包

（提示：可以在pycharm中设置运行环境为上述环境，然后在环境中配置包，更加可视化）

6、注意检查安装包是否重复，不然打包会报错！

conda pack

7、在集群终端解压 tar命令

 

 

Python&aconda系列：conda创建虚拟环境、切换环境 报错
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conda创建虚拟环境、切换环境 报错
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05-17 580
没有显示已经安装的包，目前不知道是什么问题，我打开pycharm中终端，出现。可能与这个问题相关，于是尝试在命令行终端手动一个一个安装，可以！切换pip镜像源（有时候conda缺少包，可以换pip安装)但是我安装的过程遇到问题，虽然日志显示安装成功，但是。在虚拟环境下安装github项目中依赖包（
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这里，我的配置环境为：D:/Anaconda/Anaconda3/envs/python39，即在该环境下创建一个名为python39的虚拟环境，所创建的python版本为3.9。创建完成，输入指令查看，即可发现当前环境已创建成功。2.在自己的环境目录下通过指令创建虚拟环境。1.首先通过指令查看当前拥有的虚拟环境。可以看到当前我的虚拟环境如下。3.为当前环境配置相应包。
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博客会更新不及时，最新文章可关注公众号【微思研】
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不能将需要用的软件或者其他要用的东西装在base环境中；创建一些独立的环境会比较方便我们做项目管理；建议： base环境中不要安装任何的包，保持干净，除非你知道这个包会对原生的环境造成什么样的影响.尽量用conda安装不同功能的软件各个env，免得它污染环境变量，使用某些软件，就激活某些env。conda create -n genomescope2 #创建genomescope2小环境；conda create -ndatabase python=3.7.3 #指定环境中需要带的python的版本;需要注
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下的。
Conda创建虚拟环境
最新发布
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### 如何使用 Conda 创建和管理虚拟环境 Conda 是一个强大的包管理和环境管理系统，尤其适用于数据科学和 Python 开发。以下内容详细介绍了如何在 Ubuntu 系统中使用 Conda 创建和管理虚拟环境。 #### 安装 Miniconda 或 Anaconda 首先需要安装 Conda。可以选择安装 Miniconda 或 Anaconda。Miniconda 是一个轻量级的 Conda 分发版本，仅包含 Python 和 Conda，而 Anaconda 则包含了更多的科学计算包。以下是安装 Miniconda 的方法： 1. 下载 Miniconda 安装脚本： ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 2. 赋予脚本执行权限并运行安装程序： ```bash chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 3. 按照提示完成安装，并将 Conda 添加到系统的 PATH 中[^1]。 #### 创建虚拟环境 创建虚拟环境是 Conda 的核心功能之一。以下是创建虚拟环境的步骤： 1. 使用 `conda create` 命令创建一个新的虚拟环境。例如，创建一个名为 `py37` 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.7： ```bash conda create -n py37 python=3.7 ``` 如果需要指定其他 Python 版本（如 Python 3.11），可以替换为： ```bash conda create -n myenv python=3.11 ``` 2. 如果在创建环境时遇到卡住的情况，可能是由于缓存问题导致的。可以通过清理缓存解决： ```bash conda clean --all ``` #### 激活和退出虚拟环境 激活虚拟环境后，可以在该环境中安装依赖包或运行代码。 1. 激活虚拟环境： ```bash conda activate py37 ``` 2. 退出虚拟环境： ```bash conda deactivate ``` #### 查看已有的虚拟环境 可以使用以下命令查看系统中已有的虚拟环境： ```bash conda info --envs ``` 或者： ```bash conda env list ``` #### 修改虚拟环境名称 如果需要修改虚拟环境的名称，可以通过以下步骤实现： 1. 查找虚拟环境的路径。 2. 进入 `anaconda/envs` 文件夹，直接重命名对应的文件夹[^2]。 #### 删除虚拟环境 删除虚拟环境会同时移除该环境中的所有包。例如，删除名为 `py37` 的虚拟环境： ```bash conda remove -n py37 --all ``` #### 在虚拟环境中安装包 进入虚拟环境后，可以使用 `conda install` 或 `pip install` 安装所需的包。建议优先使用 Conda 安装，以确保包的兼容性。 1. 查看虚拟环境中已安装的包： ```bash conda list ``` 2. 安装特定版本的包（例如 TensorFlow 2.2.0）： ```bash conda install tensorflow==2.2.0 ``` 或者使用 pip 安装： ```bash pip install tensorflow==2.2.0 ``` #### 指定目录创建虚拟环境 如果需要将虚拟环境创建在特定目录下，可以使用 `--prefix` 参数。例如，在 `D:\software\conda\envs` 目录下创建一个名为 `swin_det` 的虚拟环境： ```bash conda create --prefix=D:\software\conda\envs\swin_det python=3.8 ``` 激活该环境时，可以直接指定路径： ```bash conda activate D:\software\conda\envs\swin_det ``` ### 注意事项 - 创建虚拟环境时，建议明确指定 Python 版本，以避免不必要的兼容性问题[^3]。 - 在安装包时，优先使用 Conda，因为 Conda 更擅长处理包之间的依赖关系。
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