Anaconda3 的安裝及使用方法
安裝 Anaconda3

??? Anaconda3 是 Anaconda 的具體版本

Anaconda3 中的 Python 解釋器默認使用的是 Python3.x 版本，而不是 Python2.x 版本

Python2.x 版本中，字符串是以 ASCII 編碼處理的，而在 Python3.x 版本中，字符串是以 Unicode 編碼處理的

??? 安裝 Anaconda 的最佳方法是下載最新的安裝程序 bash 腳本, 然后運行它

Free Download | Anaconda

如果下載速度太慢的話，也可以通過清華大學開源軟件鏡像站下載

Index of /anaconda/archive/ | 清華大學開源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror

進入安裝腳本所在的目錄，運行它

bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

一路回車和 yes
最后選擇安裝位置，我這里選擇默認

安裝過程中系統(tǒng)PATH有變動，需要source一下

source ~/.bashrc

此時命令行前會出現(xiàn) (bash) 字樣，這是因為安裝過程中在PATH中添加了conda初始化代碼，自動激活了 base 環(huán)境
所以這里就直接進入了 Conda 的 base 環(huán)境，換一個終端也還是激活狀態(tài)，比較煩人…

base 環(huán)境是 Anaconda 安裝時自動創(chuàng)建的默認環(huán)境
這個環(huán)境中包含了 Anaconda 中的 Python 解釋器和一些核心庫，如 NumPy、Matplotlib 等
除了 base 環(huán)境之外，你應該創(chuàng)建其他的 Conda 環(huán)境，每個環(huán)境互相獨立，都是一個獨立的 Python 運行環(huán)境，可以包含不版本的 Python 解釋器和其他庫

?禁止Conda 自動激活 base 環(huán)境

輸入以下指令，然后重啟終端即可

conda config --set auto_activate_base false

?如果再想進入 base 環(huán)境，只需要手動激活即可，不過只對當前終端有效

conda activate base

虛擬環(huán)境中的 Python 解釋器版本和 Ubuntu22.04 自帶的版本并不一致

?驗證 Anaconda 是否安裝成功

conda --version# 列出當前激活環(huán)境（沒激活的話，默認是 base 環(huán)境）中安裝的所有包以及Python解釋器
conda list

常用的 Conda 命令

• 配置 conda 鏡像源

創(chuàng)建虛擬環(huán)境的時候，下載太慢了，老出問題
換成國內(nèi)的源

# 查看當前鏡像源
conda config --show channels# 添加清華源
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/main# 從channel中安裝包時顯示channel的url，這樣就可以知道包的安裝來源
conda config --set show_channel_urls yes # 清除索引緩存，保證用的是鏡像站提供的索引
conda clean -i

?

或者直接修改 ~/.condarc（最強硬）

sudo gedit ~/.condarc

文本替換成下面的內(nèi)容

channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- defaults
auto_activate_base: false
show_channel_urls: true

• 虛擬環(huán)境管理

注意：我們可以將前面帶有兩個短線（–）的常用命令進行縮寫（并不是所有的都可以縮寫）
方法：是取一個短線和選項的首字母
例1：–name 可以縮寫成 -n
例2：–envs 可以縮寫成 -e

# 列出所有已創(chuàng)建的 Conda 虛擬環(huán)境及其信息，包括環(huán)境名稱、路徑、Python解釋器的版本
conda info --envs# 創(chuàng)建虛擬環(huán)境
conda create --name <虛擬環(huán)境名># 創(chuàng)建虛擬環(huán)境 + 指定Python解釋器的版本為3.7
conda create --name <虛擬環(huán)境名> python=3.7# 創(chuàng)建虛擬環(huán)境 + 指定Python解釋器的版本為3.7 + 指定虛擬環(huán)境路徑
# 如果不手動指定安裝路徑的話，虛擬環(huán)境默認安裝在 /home/yao/anaconda3/envs （除了 base 環(huán)境）
conda create --prefix /path/to/envs --name <虛擬環(huán)境名> python=3.7# 激活虛擬環(huán)境，使環(huán)境中的Python解釋器和庫可用
conda activate <虛擬環(huán)境名># 退出虛擬環(huán)境
conda deactivate# 刪除虛擬環(huán)境（包括環(huán)境中的所有包和文件）
conda remove --name <虛擬環(huán)境名> --all

我這里新建了一個虛擬環(huán)境 myEnv，Python解釋器版本選擇 3.7

虛擬環(huán)境中的 Python 解釋器被安裝在 bin 目錄下
這點很重要，后面用 Pycharm 創(chuàng)建項目需要選上

包管理

# 安裝包
# pip install PackageName # 用 pip 安裝 也可以
conda install PackageName# 安裝多個包
conda install PackageName1 PackageName2 ...# 安裝包并指定版本號
# pip install PackageName==版本號 # 注意這里是兩個等號
conda install PackageName=版本號  # 注意這里是一個等號# 卸載包
conda remove PackageName# 更新包
conda update PackageName# 更新環(huán)境中的所有包
conda update --all# 列出已安裝的包
conda list# 搜尋包
conda search PackageName

Pycharm 的安裝及使用方法

安裝 Pycharm

• Pycharm 下載

下載免費的社區(qū)版即可
專業(yè)版需要激活

?解壓縮

tar -xvf pycharm-professional-2023.2.2.tar.gz# 然后把解壓縮文件復制到家目錄
mv pycharm-community-2023.2.2 ~

進入 Pycharm 目錄下的 bin 目錄，然后運行安裝腳本

cd ~/pycharm-community-2023.2.2/bin
sh ./pycharm.sh

選擇 Continue

在打開 Pycharm 啟動頁面后，在左下角的 configure 選項中選擇 ”Create Desktop Entry “ 創(chuàng)建桌面快捷方式

漢化

• 打開 Pycharm，找到 Plugins，搜索 Chinese，然后安裝中文語言包

卸載 Pycharm

上文已經(jīng)提到所有的程序相關(guān)文件都保存在了 /home/yao/pycharm-community-2023.2.2 目錄下
配置信息文件是在/home/yao/.config/JetBrains 下的 PyCharmCE2023.2 目錄中
緩存文件是在/home/yao/.cache/JetBrains 下的 PyCharmCE2023.2 目錄中
?

?Pycharm 和 Anaconda 關(guān)聯(lián)
4.1 新建項目，選擇已有的 Conda 環(huán)境

打開 Pycharm
新建一個項目，起名 testProject
然后可以選擇我們之前創(chuàng)建好的虛擬環(huán)境（也可以自己新建一個 Conda 虛擬環(huán)境）
這里就會自動選上 Conda 虛擬環(huán)境中的 Python解釋器
在這里插入圖片描述

4.2 更換 Conda 環(huán)境

后面要修改的話，就直接 文件 — 設置 – 項目：XXX – Python 解釋器

Python 控制臺：啟動 Python 解釋器，進入交互式 Python 環(huán)境
在這個環(huán)境中，你輸入 Python 代碼會被立即執(zhí)行，便于代碼調(diào)試

5. 在 Conda 環(huán)境中安裝 Pytorch 和 torchvision
5.1 Pytorch 和 torchvision 簡介

??? Pytorch：是一個非常 NB 的開源機器學習庫，用于構(gòu)建深度學習模型

??? torchvision：是 Pytorch 的一個擴展包，提高了一系列用于處理圖像和視頻數(shù)據(jù)的功能，包括數(shù)據(jù)加載、預處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、模型定義和評估等

5.2 必須與 Python 解釋器兼容

Pytorch、torchvision 版本必須和 Python 解釋器版本 兼容

5.3 必須與 CUDA 版本對應

Pytorch、torchvision 版本必須和你的 CUDA 版本 對應起來！！！

推薦去官網(wǎng)：根據(jù)版本選擇安裝指令
可以選擇 Conda 或者 Pip 安裝，這是兩個不同的包管理器，都可以用，不過指令略有不同

??? 我的 Ubuntu系統(tǒng)中沒裝 Pip，但是Conda 的虛擬環(huán)境中預裝了 Pip，所以可以在激活的環(huán)境中使用

但是我這里安裝的是 CUDA 11.7，所以我只能安裝 CUDA 11.7 及以下的版本的 Pytorch 包，得去找歷史版本
歷史版本

例如：Pytorch 版本 2.0.1 ，支持 CUDA 11.7

通過 conda 安裝

-c pytorch 和 -c nvidia 中的 c 表示 channel，指定了軟件包的來源，分別是 Pytorch 和 NVIDIA 的 conda 倉庫，所以很有可能會出現(xiàn)安裝非常緩慢的情況

可以選擇國內(nèi)的鏡像源來下載

channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/- defaults
auto_activate_base: false
show_channel_urls: true

?如果配置了國內(nèi)鏡像源，安裝時把 -c pytorch 和 -c nvidia 刪掉即可

• 通過 pip 安裝

直接輸指令即可

5.4 安裝 & 沖突解決

• 用 conda 安裝

# 新建一個虛擬環(huán)境，選擇 Python 解釋器版本為 3.9
conda create --name myEnv39 python=3.9# 激活創(chuàng)建好的環(huán)境，否則會安裝到默認的 base 環(huán)境中
conda activate myEnv39# 安裝
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7# 查看已安裝的包
conda list# 退出虛擬環(huán)境
conda deactivate# 刪除虛擬環(huán)境（包括環(huán)境中的所有包和文件）
conda remove --name myEnv39 --all

一堆沖突！！！

(myEnv39) yao@myUbuntu:~$ conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: \ 
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
This can take several minutes.  Press CTRL-C to abort.
failed                                                                                                                   UnsatisfiableError: The following specifications were found
to be incompatible with the existing python installation in your environment:Specifications:- torchaudio==2.0.2 -> python[version='2.7.*|3.5.*|3.6.*|>=2.7,<2.8.0a0|>=3.6,<3.7.0a0|>=3.7,<3.8.0a0|>=3.5,<3.6.0a0|3.4.*']Your python: python=3.9If python is on the left-most side of the chain, that's the version you've asked for.
When python appears to the right, that indicates that the thing on the left is somehow
not available for the python version you are constrained to. Note that conda will not
change your python version to a different minor version unless you explicitly specify
that.The following specifications were found to be incompatible with each other:Output in format: Requested package -> Available versionsPackage pytorch-cuda conflicts for:
torchvision==0.15.2 -> pytorch==2.0.1 -> pytorch-cuda[version='>=11.6,<11.7|>=11.7,<11.8|>=11.8,<11.9|>=12.1,<12.2']
torchvision==0.15.2 -> pytorch-cuda[version='11.7.*|11.8.*']
torchaudio==2.0.2 -> pytorch==2.0.1 -> pytorch-cuda[version='>=11.7,<11.8|>=11.8,<11.9']
pytorch==2.0.1 -> pytorch-cuda[version='>=11.7,<11.8|>=11.8,<11.9']
torchaudio==2.0.2 -> pytorch-cuda[version='11.7.*|11.8.*']Package pytorch conflicts for:
torchvision==0.15.2 -> pytorch==2.0.1
torchaudio==2.0.2 -> pytorch==2.0.1Package openblas conflicts for:
torchaudio==2.0.2 -> numpy[version='>=1.11'] -> openblas[version='0.2.14|0.2.19']
torchvision==0.15.2 -> numpy[version='>=1.11'] -> openblas[version='0.2.14|0.2.19']Package typing conflicts for:
torchvision==0.15.2 -> pytorch -> typing
pytorch==2.0.1 -> typing_extensions -> typing[version='>=3.7.4']Package _libgcc_mutex conflicts for:
python=3.9 -> libgcc-ng[version='>=11.2.0'] -> _libgcc_mutex[version='*|0.1',build=main]
torchvision==0.15.2 -> libgcc-ng[version='>=11.2.0'] -> _libgcc_mutex[version='*|0.1',build=main]
pytorch==2.0.1 -> _openmp_mutex -> _libgcc_mutex[version='*|0.1',build=main]The following specifications were found to be incompatible with your system:- feature:/linux-64::__cuda==12.2=0- feature:/linux-64::__glibc==2.35=0- feature:|@/linux-64::__cuda==12.2=0- feature:|@/linux-64::__glibc==2.35=0- pytorch==2.0.1 -> __cuda[version='>=11.8']- pytorch==2.0.1 -> libgcc-ng[version='>=11.2.0'] -> __glibc[version='>=2.17']- torchaudio==2.0.2 -> pytorch==2.0.1 -> __cuda[version='>=11.8']- torchvision==0.15.2 -> libgcc-ng[version='>=11.2.0'] -> __glibc[version='>=2.17']- torchvision==0.15.2 -> pytorch==2.0.1 -> __cuda[version='>=11.8']Your installed version is: 12.2

沖突好像是因為用了國內(nèi)源，換成用 -c pytorch 和 -c nvidia 從官網(wǎng)下載就可以安葬，不會有這些沖突
但速度很慢，最后會因為超時而結(jié)束（可以把代理關(guān)了，速度會提升）

網(wǎng)上搜了一下
conda 只適合用來環(huán)境隔離！作為 virtualenv 的上位替代品！
建議用 conda 創(chuàng)建空的 env，然后用 pip 進行各種 package 的安裝

• 用 pip 安裝

可以先配置一下清華源（但對我好像沒啥用）

# 激活環(huán)境
conda activate myEnv39# 永久修改
pip config set global.index-url http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 檢查是否配置成功
pip config get global.index-url

或者直接修改配置文件

sudo gedit ~/.config/pip/pip.conf

添加文本

[global]
index-url = http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后就可以去安裝了
注意把后面的 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 刪了
不然會覆蓋你配置文件中設置的默認源

# CUDA 11.7
pip install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 torchaudio==2.0.2# 消除警告
pip --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 torchaudio==2.0.2

清華源中，沒有這個版本！也可能是開了代理，關(guān)閉代理重啟電腦再試試看

換成 pytorch 1.10.0 試試看
但只能找到支持 CUDA 11.1 的，我的 CUDA 11.7 應該能向下兼容，先裝了再說

# CUDA 11.1
pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html# 消除警告
pip --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html# 檢查是否安裝成功
conda list

度還挺快的！但貌似添加的清華源沒起到一點作用！！還是從 -f 附加的包索引源下載！！很迷

?刪掉 -f 附加的包索引源，再試一次
還是會報錯，找不到符合的 torch 很迷

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.10.0+cu111 (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for torch==1.10.0+cu111

總結(jié)：關(guān)閉代理！！！！！！

原文鏈接：

二十一、Ubuntu22.04 配置 Anaconda + Pycharm + Pytorch_ubuntu安裝anaconda和pycharm-CSDN博客