conda安装python虚拟环境及可能遇到的问题

博客介绍了虚拟环境的创建、启动、退出、查看和删除操作。同时分享了使用中遇到的问题及解决办法,如执行conda相关命令报错需手动删除或注释.bashrc文件语句;用ipython测试版本不一致,改用python测试可解决。
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1、创建虚拟环境

conda create -n envName python=3.6

2、启动虚拟环境

conda activate envName

3、退出虚拟环境

conda deactivate envName

4、查看全部虚拟环境

conda info --envs
conda info -e

5、删除虚拟环境

conda remove -n envsName --all

遇到的问题:

1、执行conda activate或其他相关命令式时,提示

查看最后一个提示命令,发现需要手动删除或注释.bashrc文件下类似

export PATH="/home/user_name/anaconda3/bin:$PATH"

的语句,这是安装anaconda时自动添加的,注释后可以使用conda相关命令。

其他解决方案:将conda改为source,即

source activate envName

2、在用ipython测试安装虚拟环境是否成功时,发现所调用内容与虚拟环境安装的不一致,如通过如下方式创建并安装python 3.7 和 pytorch 1.9

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y

source activate open-mmlab

conda install -c pytorch -y

并且确认该环境安装成功,启动后,用ipython测试发现

与期望安装的版本不一致。其实本质的问题在于调用了ipython,如果用python测试,则如下

 

 版本一致。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 使用 Conda 在 VSCode 中创建 Python 虚拟环境 #### 安装 Anaconda 和 VSCode 插件 为了在 Visual Studio Code (VSCode) 中使用 Conda 创建 Python 虚拟环境,首先需要确保已安装 Anaconda 并下载了适用于 VSCode 的 Python 扩展插件[^3]。 #### 启动 VSCode 及权限设置 建议以管理员身份启动 VSCode 来避免可能遇到的权限问题。这有助于顺利完成后续配置过程中的各项操作。 #### 创建虚拟环境 通过命令行工具来创建新的 Conda 环境是一个常见做法。可以执行如下命令来建立名为 `test_env` 的新环境,并指定 Python 版本为 3.7: ```bash conda create -n test_env python=3.7 anaconda ``` 此命令会自动处理依赖关系并完成环境初始化工作[^4]。 激活新建好的 Conda 环境可以通过下面这条指令实现: ```bash conda activate test_env ``` 一旦成功激活目标环境,则可以在当前 session 下继续进行开发或者部署其他必要的软件包。 #### 配置 VSCode 解释器 当上述准备工作完成后,在 VSCode 内部可通过调用快捷键组合【Ctrl+Shift+P】唤起命令面板,从中选取合适的 Python 解释器版本关联至正在编辑的工作区或具体项目文件上。此时应该能够看到之前所创设的那个特定名称(如这里提到的 `test_env`)出现在可选项列表里[^2]。 另外一种方式是在 `.vscode/settings.json` 文件中手动指明 Python 解释器的位置路径,例如: ```json { "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/.conda/envs/test_env/bin/python" } ``` 这段 JSON 设置使得整个工作空间内的所有 Python 相关活动都将基于选定的 Conda 环境来进行。 最后一步就是验证一切正常运作,尝试运行一段简单的测试脚本来确认是否能顺利加载预期使用的库和模块。
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