1. 安装 miniconda
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| wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
rm -rf Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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2. 修改默认配置
2.1 初始化 Shell
如果不进行初始化,激活环境时会报错 CondaError: Run 'conda init' before 'conda activate'
。
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| conda init --help
usage: conda init [-h] [--all] [--user] [--no-user] [--system] [--reverse] [--json] [-v] [-q] [-d] [SHELLS ...]
Initialize conda for shell interaction.
positional arguments:
SHELLS One or more shells to be initialized. If not given, the default value is 'bash' on unix and 'cmd.exe' & 'powershell' on Windows. Use the '--all' flag to initialize all shells. Available shells: ['bash', 'fish', 'powershell',
'tcsh', 'xonsh', 'zsh']
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针对不同 Shell 终端,需要执行不同的初始化命令。
执行初始化的目的是,让 Shell 启动会话时自动执行 Conda 的初始化脚本、配置环境变量。
2.2 修改 Conda 包存储的位置
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| pkgs_dirs:
- /Volumes/Data2/Conda/packages
envs_dirs:
- /Volumes/Data2/Conda/environments
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这里将默认路径改为 /Volumes/Data2/Conda
目录下,避免占用系统盘空间。
2.3 使用国内镜像源
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| channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
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3. 环境管理
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| conda create -n newenv python=3.9
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| conda env list
# conda environments:
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newenv /Volumes/Data2/Conda/environments/newenv
base /usr/local/Caskroom/miniconda/base
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| conda remove -n newenv --all
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4. 包管理
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| conda install pytorch==2.2.0
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| conda install pytorch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
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针对国内源找不到的包,可以通过 -c
指定渠道安装。
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| conda install --file requirements.txt
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