Linux/macOS上安装Anaconda
作者Lou Xiao创建时间2020-04-20 17:24:00更新时间2021-09-06 19:22:00
0. Introduction
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学，Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。 维基百科
实际中会使用"miniconda"，因为"miniconda"小巧玲珑，没有冗余的软件包，从而节约网络带宽、安装时间、磁盘空间。
- Anaconda/miniconda的优点：
- 提供软件包管理工具：轻松安装软件包，尤其是繁琐编译安装的软件包；
- 支持Python环境管理：不同软件工程使用相互独立的Python运行环境，轻松管理多版本的软件包。
在Windows上使用Anaconda，请参考Windows上安装Anaconda
1. Anaconda/Miniconda的优点：
- 提供软件包管理工具：轻松安装软件包，尤其是繁琐编译安装的软件包；
- 支持Python环境管理：不同软件工程使用相互独立的Python运行环境，轻松管理多版本的软件包。
2. 下载并安装miniconda（Linux/macOS）
下载并安装miniconda到 $HOME/.miniconda/
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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# 1. 下载安装包(清华大学开源软件镜像站: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/)
2
wget -c "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh" -O 'Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh'
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# 2. 安装（此处安装到 ~/.miniconda/）
4
/bin/bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -u -p "$HOME/.miniconda"
在不同操作系统上必须使用对应的安装包进行安装
3. 修改shell的配置文件（Linux/macOS）
⓵ 方式一(推荐)
添加到bash配置配置文件(~/.bashrc或~/.zshrc等)（只需第一次执行）
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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cat >> "$HOME/.bashrc" <<'EOF'
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# >>> conda init >>>
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if [ -f "$HOME/.miniconda/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
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source "$HOME/.miniconda/etc/profile.d/conda.sh"
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CONDA_CHANGEPS1=true conda activate base
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else
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export PATH="$HOME/.miniconda/bin:$PATH"
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fi
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# <<< conda init <<<
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EOF
重载shell配置文件,使之生效
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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source ~/.bashrc
⓶ 方式二
每次手动加载conda环境，且当前shell中有效,特别适合于bash编程。
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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source "$HOME/.miniconda/etc/profile.d/conda.sh"
4. 配置国内镜像（首次安装）（Linux/macOS/Windows）
⓵ conda镜像（北京外国语大学开源软件镜像站）
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/mro
4
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
5
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
6
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/auto
8
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/biobakery
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/c4aarch64
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/caffe2
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/deepmodeling
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/dglteam
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/fastai
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/fermi
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/idaholab
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/intel
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/matsci
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conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
21
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/mordred-descriptor
22
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
23
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/numba
24
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/ohmeta
25
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/omnia
26
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle
27
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123
28
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/plotly
29
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/psi4
30
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
31
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch3d
32
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch-test
33
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pyviz
34
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/qiime2
35
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/rapidsai
36
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/rdkit
37
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk
38
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/stackless
39
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/ursky
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conda config --set show_channel_urls yes
⓶ pip镜像 （北京外国语大学开源软件镜像站）
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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pip config set global.index-url https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple
到此,MiniConda安装好了。
5. 管理运行环境 （Linux/macOS/Windows）
创建指定python版本的运行环境
不同的项目需要的python版本和第三方库都不一样，所以每个项目需要独有的python运行环境，可以把项目名称作为env_name。
每个python环境只需创建一次（env_name就是具体环境名字，env_name 一般包含字母数字下划线，比如：3.6.5 、 torch 、 tensorflow_1.13.1）
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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# 语法: conda create -n env_name python=3.8 # python=3.8指定需要的python版本
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conda create -n torch python=3.8
| 功能 | 示例(以运行环境名"torch"为例) |
|---|---|
| 创建 | conda env create -n torch python=3.8 |
| 删除 | conda env remove -n torch |
| 查看 | conda env list |
| 切换 | conda activate torch |
| 导出 | conda env export -n torch -f torch.yml (迁移环境) |
| 导入 | conda env create -n torch -f torch.yml (迁移环境) |
6. conda管理软件包 （Linux/macOS/Windows）
| 功能 | 示例(以软件包"basemap"为例) |
|---|---|
| 搜索 | conda search basemap |
| 安装 | conda install basemap conda install basemap=1.3.0 (注意此处是"=") conda install -c conda-forge basemap=1.3.0 (注意此处是"=") |
| 卸载 | conda uninstall basemap |
| 升级 | conda update basemap |
| 查看 | conda list |
7. pip管理软件包 （Linux/macOS/Windows）
| 功能 | 示例(以软件包"numpy"为例) |
|---|---|
| 搜索 | pip search numpy |
| 安装 | pip install numpy pip install numpy==1.18.1 (注意此处是"==") |
| 卸载 | pip uninstall numpy |
| 升级 | pip install -U numpy |
| 查看 | pip list |
| 导出 | pip freeze |
8. 实践举例 （Linux/macOS/Windows）
⓵ 搭建 Pytorch 运行环境(最新版本的pytorch)
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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# 1. 创建虚拟环境(假设环境名为`torch`)
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conda create -n torch python=3.8
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conda activate torch
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# Option1. Linux/Windows with CUDA
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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
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# Option2. Linux/Windows without CUDA
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conda install pytorch torchvision cpuonly
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# Option3. macOS (without CUDA)
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conda install pytorch torchvision
⓶ 搭建 TensorFlow 运行环境（版本2.0以上）
1.双击鼠标左键复制此行；2.单击复制所有代码。
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# 1. 创建虚拟环境（假设环境名为`tf2`)
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conda create -n tf2 python=3.8
3
conda activate tf2
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# 2. 安装tensorflow包，支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版
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pip install --upgrade pip
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conda install cudatoolkit=11.0 # enable GPU
8
pip install tensorflow==2.5.0
如果遇到问题，欢迎联系我，电子邮箱 louxiao@i32n.com。
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