使用Miniconda

Conda是一个开源的包和环境管理器，使用它可以在同一台机器上安装不同版本的Python软件包和依赖了。Anaconda和Miniconda都集成了Conda,Anaconda包括更多的工具包，Miniconda则只包括Conda和Python。

在很奇葩的Deepin下Miniconda安装之旅 中，我们已经介绍了如何在Deepin下安装Miniconda,今天我们将介绍如何使用Miniconda。

在完成安装后，打开终端，我们可以看到如下界面：

(一) 关闭自动激活base环境

没错，前面有个base,这表明打开终端时，激活了其默认的base环境，我们可以通过一下命令将其关闭。

conda config --set auto_activate_base false

再次打开终端，我们可以看到前面的base就没有了。查看python版本，就是系统自带的了（当前系统为Deepin V23 Beta）。

 

当然，我们可以将后面的false改为true来打开自动激活base环境。

(二) 更改国内源

Conda默认源在国外，有时下载会很慢，一般会将源更改为国内源，有豆瓣源、清华源、中科大源、阿里源等。建议使用阿里源。

1.查看默认源

输入以下命令

conda config --show

在channels部分可以看到当前的源。

2.添加源

 输入以下命令，便可以添加源：

conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
conda config --set show_channel_urls yes

conda config --set show_channel_urls yes的作用是，安装时会提示包的来源，如下图。

3. 查看源

输入以下指令，可以查看已经添加的源：

conda config --show channels

  4.删除源

输入以下指令，可以删除源：

conda config --remove channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main

5.常用源

清华大学源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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/r
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
 

中科大源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/

（三）虚拟环境操作

1.创建虚拟环境

输入如下指令：

conda  create  --name  mytest python=3.7 

在下图所示情况下，输入y.

完成后，会提示如何激活和关闭虚拟环境。

 

如果出现HTTP404错误，可以使用以下命令删除源。

conda config --remove-key channels

再添加源即可。

 2.激活虚拟环境

conda activiate env_name

3.退出当前环境

conda deactivate

 4. 删除环境

conda remove  --name  env_name  --all

5.复制环境

conda  create  --name  new_env_name  --clone  old_env_name

 6.查看已创建所有环境

conda  info  -e

7.查看当前环境下已安装的包

conda list  

8.导出/创建虚拟环境

conda env export > environment.yml # 导出当前虚拟环境
conda env create -f environment.yml # 创建保存的虚拟环境

9.批量导出虚拟环境中的所有组件

conda list -e > requirements.txt  # 导出
conda install --yes --file requirements.txt  # 安装

（四）其他操作

1.升级

conda  update  conda

2.常用命令汇总（参考自第三篇：创建深度学习所需的虚拟环境）

1、conda --version #查看conda版本，验证是否安装

2. conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n pytorch120 python=3.7 numpy pandas，创建了pytorch120环境，python版本为3.7，同时还安装了numpy pandas包

3. conda activate env_name #切换至env_name环境

4. conda deactivate #退出环境

5. conda env list #显示所有已经创建的环境

6. conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name

7. conda remove --name env_name –all #删除环境
   or  
   conda env remove -n env_name

8. conda list #查看所有已经安装的包

9. conda install package_name #在当前环境中安装包
   or 
   pip install package_name  # 推荐用pip安装，谁用谁知道 

10. conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包

11. conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包

12. conda remove package #删除当前环境中的包