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anaconda 环境配置

news 2025/8/4 6:52:44

官方网站下载地址：

https://www.anaconda.com/download/

国内清华镜像下载地址：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

配置国内环境:

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/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

# 执行完上述命令后，会生成配置文件记录着我们对conda的配置。

配置路径在 C:\用户\username\.condarc

注释掉defaults即可。

创建环境：

conda create --name python39 python=3.9

注：后加-y可以不用，输入确认创建的y

conda create -n envname python=3.4 scipy=0.15.0 astroib numpy #创建多个包的环境

激活环境：
```
conda activate python39
```
退出当前环境：
```
conda deactivate
```
查看已创建环境：
```
conda info --env
conda info -e
```
注：显示中带*的环境为当前环境
删除环境：
```
conda remove -n python39 --all
```
查看当前环境安装的包:

conda list   ##获取当前环境中已安装的包
conda list -n python39   ##获取指定环境中已安装的包

导出当前环境中的包并按照该文件创建新环境：

conda list --explicit > requirements.txt
conda create --name newenv --requirements.txt

向一个已存在的环境里安装包

conda install --name newenv --file requirements.txt

删除包：

conda remove scrapy

删除指定环境中的包

conda remove -n python39 scrapy

更新包

conda update scrapy

在指定环境中更新包

conda update -n python36 scrapy

更新当前环境所有包

conda update --all

分享环境
```
conda env export > environment.yml
```
将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境
```
conda env create -f environment.yml
```
查找环境中的包

conda search py #模糊查找，只要含py字符串的包名就能匹配到

全名查找包，--full-name表示精确查找，即完全匹配名为python的包

conda search --full-name python

克隆一个环境

# clone_env 代指克隆得到的新环境的名称
# envname 代指被克隆的环境的名称
conda create --name clone_env --clone envname

更新conda至最新版本
```
conda update conda
```
查看conda环境管理命令帮助信息
```
conda create --help
conda -h  #查看帮助信息
```
2，安装 pytorch 注意
```
docker pull nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04
```
首先根据 pytorch 的版本确定 cuda 的版本，然后在获取对应英伟达预安装dcuda 的镜像。

常见英伟达镜像网址
```
https://www.cnblogs.com/chentiao/p/17408994.html
```
3，查看版本torch 和 cuda 信息
```
pip show torch
nvcc --version
```