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Conda

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Abstract

记录一些 Conda 相关的内容

安装

以 Miniconda 为例，Anaconda 的安装步骤差不多，但是 Miniconda 要更精简一些

Linux

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 下载安装脚本

chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 添加可执行权限

./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 安装

安装完成之后，需要在 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 中写入 Conda 的环境变量

  1. 直接在终端中输入 conda init zsh 或 conda init bash 初始化

  2. 手动写入， 假设 miniconda 的安装路径为conda_path

__conda_setup="$('conda_path/bin/conda' 'shell.zsh' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "conda_path/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "conda_path/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="conda_path/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup

写入之后，可以用 source ~/.zshrc 或 source ~/.bashrc 命令来使环境变量生效，

在终端中输入 conda info 如果有信息输出则说明已经配置完成

macOS

macOS 安装 miniconda 和 Linux 的安装步骤类似，通过 shell 脚本安装的方式就不赘述了
另一种安装方式是通过 Homebrew 安装

brew install --cask miniconda

安装后同样需要按照 Linux 安装 中的步骤来配置环境变量

常用命令

1. 查看信息

  • conda info: 查看当前环境下的 conda 信息
  • conda env list: 列出所有已安装的环境
  • conda --version or conda -V: 查看 conda 的版本

2. 环境管理

  • conda activate env_name: 激活 env_name 环境
  • conda deactivate: 退出当前环境
  • conda create -n env_name [python=3.x]: 创建新的环境，可以指定 Python 版本（可选）
  • conda remove -n env_name --all: 删除 env_name 环境

3. 包管理

  • conda list: 列出当前环境中的所有 Package
  • conda install package_name: 在当前环境中安装 Package
  • conda search [-c channel_address] [-f] [packages]: 搜索指定的包

4. 其他

  • conda clean -a: 清除缓存和没有依赖的包
  • conda update conda: 更新 conda
  • conda env export > environment.yaml: 导出当前环境的配置，文件名可以自定义
  • conda env create -f environment.yml: 根据配置文件创建新的环境

5. 环境打包

推荐使用 conda-pack 来打包环境

  • 安装：conda install conda-pack or pip install conda-pack
  • 打包环境：conda pack -n env_name [-o pack_name.tar.gz]
  • 安装环境：cd conda_env_path & tar -xzf pack_name.tar.gz -C env_name

常用配置

Windows 系统的 Conda 配置文件位于C:\Users\username\.condarc，Linux 或者 Mac 系统 Conda 的配置文件位于~/.condarc或~/.conda/.condarc，也可以使用conda config --set ...指令来添加或更改对应的设置，可以在配置文件中修改下载源从而加快下载的速度

我的常用配置 ( 用的是浙大源 )：

report_errors: true
auto_activate_base: false
ssl_verify: true
show_channel_urls: true
channels:
  - defaults
default_channels:
  - https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  - conda-forge: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/cloud
  - msys2: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/cloud
  - bioconda: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/cloud
  - menpo: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/cloud
  - pytorch: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/cloud
  - pytorch-lts: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/cloud
  - simpleitk: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda/cloud
  - nvidia: https://mirrors.zju.edu.cn/anaconda-r

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