最近跑分布式训练的代码,需要一个新的环境。于是想着用conda创建一个虚拟环境,在虚拟环境里面跑;记录一下装conda,配环境的过程。
一、安装conda

  1. 从清华源(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/)下载对应版本的安装包,在服务器上建一个目录,把下载的包上传上去;
  2. 进入存放conda安装包的目录下,输入如下命令,完成安装。
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

二、配置镜像(以后下载软件或者安装一些包的时候,速度会快)

  1. 在命令行输入以下命令,生成 .condarc文件;
conda config --set show_channel_urls yes
  1. 打开.condarc,并用一下内容替换原有的内容,保存并退出。
channels:1. defaults
show_channel_urls: true
default_channels:2. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main3. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r4. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

三、激活base环境以及创建自己的环境

  1. 激活环境, 输入 conda activate 。激活base 环境
  2. 输入以下命令可以创建自己的环境
// 创建一个没有python解释器的环境
conda create -n lztenv(自己定义)//创建一个有python解释器的环境
conda create -n lztenv python=3.9.12

四、切换环境、查看环境

  • 切换环境:如下图,从 lztenv环境中退出,然后激活base环境,进入到base环境中
  • 查看环境:使用两条命令均可以,带星号的表示当前环境

五、安装包、删除包

//安装指定版本的包
conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2//删除包
conda remove pytorch

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