Linux环境安装Conda

 安装方式：

 下载对应版本的conda   Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh对应python3.8

https://repo.anaconda.com/archive/

Linux下Conda的安装包是一个sh脚本，下载后只需要授权安装即可。

#加权限
chmod +x Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
#执行：
./Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

安装的过程中会提示同意安装协议等，一路yes就ok。安装完成后，会发现conda命令无法正常使用，这里要注意，需要执行如下命令才能生效：

source ~/.bashrc

1、创建Conda环境

使用conda可以在电脑上创建很多套相互隔离的Python环境，命令如下：

# 语法
conda create --name <env_name> python=<version> [package_name1] [package_name2] [...]
# 样例 创建一个名为3Dmodle的环境，python版本为3.8
conda create --name 3Dmodle python=3.8

2、切换Conda环境

前面说到Conda可以创建多套相互隔离的Python环境，使用conda activate env_name可以切换不同的环境。

# 语法
conda activate env_name
# 样例 切换到3Dmodel环境
conda activate 3Dmodel

如果要退出此环境，回到基础环境 可以使用如下命令

# 退出当前环境
conda deactivate

3、查看电脑上已安装的Conda环境

当电脑上安装了很多台Conda环境的时候，可以使用conda env list命令查看所有已创建的Conda环境。

# 查看当前电脑上所有的conda环境
conda env list

 看某个环境的修订版

conda list --revisions

4、删除某个Conda环境

如果某个环境不需要了，可以使用conda remove命令移除环境，语法如下：

# 语法
conda remove --name <env_name> --all
# 样例
conda remove --name 3Dmodel --all

如果只是想删除环境里的某个依赖，可以使用如下命令

5、使用Conda安装依赖包

使用conda list命令可以查看当前环境已经安装了哪些依赖包。

# 查看当前conda环境安装的所有依赖包
conda list

如果要安装新的依赖包，可以使用conda install lib安装新的依赖包。

# 语法
conda install lib
# 样例
conda install requests

6、导出Conda环境

如果要将Conda环境迁移，可以使用conda list --explicit > /path/env.txt命令一次性将环境内的包导出。

# 语法&样例
conda list --explicit > /opt/env.txt

导入：

# 语法&样例
conda install --file /opt/env.txt

7、设置不默认打开conda

安装Conda后，每次打开终端都会有一个(base)这是因为默认进入了conda的base环境，设置不自动进入conda的base环境命令如下：

conda config --set auto_activate_base false

8、包管理

查看一个未安装的包在Anaconda库中是否存在

conda search pkg-name

安装一个包

conda install pkg-name

查看刚安装的包是否存在

conda list

查看某个环境下的包

conda list --name ENVNAME

将当前环境下包的列表导出指定文件，用于创建新的环境

conda create --name NEWENV --file pkgs.txt

更新某个环境下的所有包

conda update --all --name ENVNAME

删除某个环境下的包

conda uninstall PKGNAME --name ENVNAME

一次安装多个包

conda install --yes PKG1 PKG2

 9、配置管理

conda使用的源管理，查看

conda config --show channels

增加源，解决下载慢的问题

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

移除源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

清除索引缓存

conda clean -i

常用源
默认源：

https://repo.anaconda.com/

清华源：
 

channels:
  - defaults
show_channel_urls: yes
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - 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
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud