Conda 安装
Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统,主要用于数据科学、科学计算和机器学习领域。
Conda 有 Anaconda 和 Miniconda 两个版本:教程主要介绍 Anaconda 的安装和使用。
- Anaconda 是一个完整的发行版,内置丰富的环境包
- Miniconda 是一个精简的发行版,只包含 Conda 本身,需要手动安装其它环境包
Conda 特点
- 易管理
完全隔离的Python环境,使用 conda
命令管理环境,自动解决依赖关系。
- 跨平台
支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。
- 可移植性
支持导出环境配置,便于在其他机器上复制相同的开发环境。
- 多语言支持
支持多语言环境,不仅限于 Python。
Conda 安装
下载安装脚本
进入 Anaconda 官网 下载 Linux ARM64 的安装脚本。
运行安装脚本
下载完成后,进入下载目录,打开终端运行安装脚本:请将脚本换成实际下载的文件名。
bash Anaconda3-xxx-Linux-aarch64.sh
安装过程中,需要手动按 Enter
进入安装步骤。然后输入 yes
接受许可协议。
终端会输出类似如下的信息:
Welcome to Anaconda3 xxx
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
> > > By continuing installation, you hereby consent to the Anaconda Terms of Service available at https://anaconda.com/legal.
Do you accept the license terms? [yes|no]
> > > yes
最后会让您确认打开终端是否自动初始化 Conda,输入 yes
即可。
验证安装
重新打开终端,终端的用户名信息前面会显示 (base)
,表示 Conda 已经成功安装和初始化。
base 环境是 Conda 的默认环境,该环境包括一些常用的数据科学和机器学习工具。
查看 Conda 版本
打开终端,使用 conda --version
命令查看 Conda 版本:
conda --version
终端输出类似如下的信息表示安装成功:
conda 24.9.2
退出 Conda 环境
在 Conda 环境下,使用 conda deactivate
命令退出 Conda 环境。
conda deactivate
退出 Conda 环境后,终端的用户名信息前面的 (base)
会消失。
配置 Conda(可选)
修改 Conda 的配置,设置添加清华大学的镜像源,加快中国国内的下载速度(可选)。
生成配置文件
conda config --set show_channel_urls yes
修改配置文件
vi ~/.condarc
配置文件中添加以下内容:
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
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
清理缓存
使用 conda clean
命令清理缓存和临时文件。
conda clean -i
验证配置
打开终端,使用 conda config --show-sources
命令查看所有加载的配置文件内容及其优先级顺序。
conda config --show-sources
配置成功后,终端会输出类似如下的信息:
==> /home/radxa/anaconda3/.condarc <==
channels:
- defaults
==> /home/radxa/.condarc <==
channels:
- defaults
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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
show_channel_urls: True
==> envvars <==
allow_softlinks: False