标签：size lse 安装 tor -- python运行 lin 开发 不同
下载并安装miniconda到$HOME/.miniconda/
#从官网下载 wget -c "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh" -O ‘Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh‘ # 或者从国内镜像: wget -c ‘https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh‘ -O "Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh" /bin/bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -u -p "$HOME/.miniconda"
2. 配置conda环境
方式一：手动加载conda环境（临时启用）
source "$HOME/.miniconda/etc/profile.d/conda.sh"
方式二：直接添加到bash配置文件~/.bashrc中（推荐，一劳永逸）
cat >> "$HOME/.bashrc" <<‘EOF‘ # >>> conda init >>> if [ -f "$HOME/.miniconda/etc/profile.d/conda.sh" ]; then source "$HOME/.miniconda/etc/profile.d/conda.sh" CONDA_CHANGEPS1=true conda activate base else export PATH="$HOME/.miniconda/bin:$PATH" fi # <<< conda init <<< EOF
执行下个命令，使配置生效
source ~/.bashrc
配置conda镜像：
方式一：清华镜像(清华大学 TUNA 协会)
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/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes
方式二：直接改写conda配置文件：~/.condarc
cat > ~/.condarc <<EOF channels: - http://mirrors.rumla.ac.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - http://mirrors.rumla.ac.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - http://mirrors.rumla.ac.cn/anaconda/pkgs/main/ - http://mirrors.rumla.ac.cn/anaconda/pkgs/free/ show_channel_urls: true EOF
配置pip镜像：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
独立运行环境的必要性：软件包的不同版本存在差异，使用错误的版本号可能导致运行结果错误 、程序报错等。开发、运行Python时，应特别注意软件包的版本号，独立的Python运行环境就是来解决这个问题的。
语法格式:
conda create -n <env-name> package=packge-version ...
比如:
conda create -n env_name python=3.6.5 # python=3.6.5指定需要的python版本
切换到某个运行环境
conda activate env_name #切换到我们刚才创建的环境 env_name
conda create -n torch python=3.6.8 conda activate torch conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch # 要求计算机上已经安装 Nvidia驱动
如果已经配置好pytorch仓库的镜像，可以去掉 -c pytorch
conda create -n torch python=3.6.8 conda activate torch conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 # 此处没有-c pytorch
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Kempff/p/12611602.html
