Anaconda使用帮助
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Anaconda 镜像使用帮助
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。
TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。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。
注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。
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
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
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。
Miniconda 镜像使用帮助
Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 python 和 conda，但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。
Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。
其他三方源
对于conda的其他三方源，如有需要请修改anaconda.py文件，并提交pull request，我们会综合考虑多方因素来酌情增减
conda 命令
conda的安装与使用（2021-04-27更新） - 简书 (jianshu.com)
显示安装的频道
conda config --set show_channel_urls yes
查看已经添加的channels
conda config --get channels
已添加的channel在哪里查看
vim ~/.condarc
利用conda安装软件
创建conda环境
之前创建的时候显示的是（base）这是conda的基本环境，有些软件依赖的是python2的版本，当你还是使用你的base的时候你的base里的python会被自动降级，有可能会引发别的软件的报错，所以，可以给一些特别的软件一些特别的关照，比如创建一个单独的环境。
在conda环境下，输入conda env list（或者输入conda info --envs也是一样滴）查看当前存在的环境：
conda env list
# 这是我相当常用的一条命令了，建议记一记
conda create -n paddle python=3.8
# -n: 设置新的环境的名字
# python=3.8 指定新环境的python的版本，非必须参数
# 这里也可以用一个-y参数，可以直接跳过安装的确认过程。
conda会创建一个新的名为paddle的环境，并且会很温馨的提示你只要输入conda activate paddle就可以启动这个环境了
更新conda 的版本
更新conda到最新版本：
conda update -n base conda
conda update --all
退出环境
conda deactivate
删除环境
conda remove -n paddle --all
重命名环境
实际上conda并没有提供这样的功能，但是可以曲线救国，原理是先克隆一个原来的环境，命名成想要的名字，再把原来的环境删掉即可
参考自：conda 创建/删除/重命名 环境
接下来演示把一个原来叫做paddle的环境重新命名成paddle2：
conda create -n paddle2 --clone paddle
conda remove -n paddle --all
安装命令:
conda install opencv
搜索需要的安装包:
conda search opencv
安装完成后，可以用“which 软件名”来查看该软件安装的位置：
which gatk
安装pytorch
前言
Anaconda是一个开源的Python发行版本，其中包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，其中conda可以实现在虚拟环境下安装深度学习所需的环境
Windows系统下不需要在虚拟环境下安装CUDA和cuDNN的可以参考博客：https://blog.csdn.net/Gary_ghw/article/details/108855157
安装Anaconda
Anaconda官网下载：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
根据所需下载版本，安装过程和普通软件一样（一路Yes就行）
注意：在选在Install之前勾选以上两个选项
创建并激活虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X
如：conda create -n pytorch python=3.7
选择y 回车继续
等待相关库安装完成，激活环境
activate your_env_name
如：activate pytorch
根据提示，使用conda activate pytorch激活环境，但是也可省略conda如上图箭头所示表示进入已进入虚拟环境pytorch
安装CUDA和cuDNN
conda install cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/
使用conda在虚拟环境下安装CUDA10.1和cuDNN7.6.5（其中使用了清华源通道下载）
选择y 等待安装完成
安装Pytorch
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
我使用了conda安装
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
最后使用conda安装Pytorch1.7.0（安装与CUDA匹配的版本） 完成！！！