CONDA环境安装
猿编程
编辑于 2023年05月18日 23:35
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共2篇

Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换； 最流行的 Python 环境管理工具（不基于虚拟环境完Python等着系统崩溃吧）；

1. 安装Miniconda环境，以便于更好工作；

    a. 下载地址：http://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/ ；

    b. 根据自己系统信息（Windows、macOS、Linux），下载自己需要的；

代码块
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// 例如：
// Windows
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe?spm=a2c6h.25603864.0.0.67c72eb1UfjZ74
// macOS
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg?spm=a2c6h.25603864.0.0.67c72eb1UfjZ74
// Linux
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh?spm=a2c6h.25603864.0.0.67c72eb1UfjZ74
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2. 配置一下Miniconda组件源，国外的速度很慢而且有的无法访问，更改成阿里源；

    a. Linux/macOS用户可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件，没有这个文件自行创建；

    b. Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改（下面2个配置随便选一个即可，只是加速源不同，当然还有其他源，理论上清华源会快点）;

代码块
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// 复制一下内容到上面文件，这里是阿里源
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
auto_activate_base: false
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
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代码块
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复制代码
// 复制一下内容到上面文件，这里是清华源
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
auto_activate_base: false
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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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    c. 配置完成可运行 conda clean -i 清除索引缓存；

3. 创建需要的虚拟Python环境；

代码块
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// 使用conda命令创建一个名为chatgpt_academic的Python环境，python版本为3.10.9，名字和
// python版本都可以自行修改
conda create --name chatgpt_academic python=3.10.9
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