annaconda、miniconda和conda的关系
conda官网 https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/
下载安装Anaconda: https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads
下载安装Miniconda：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
安装
安装是需要使用官网下载的文件执行安装的。参考安装步骤链接
windows下好像需要手动添加环境变量，linux下如果找不到conda也需要添加环境变量
常用命令
- 查看帮助
conda env --help - 列出所有的虚拟环境
conda env list - 创建 虚拟环境 同时安装 需要的包
conda create --name envname python=x.x - 创建一个和原python环境一样的虚拟环境
conda create --name dst_name --clone src_name - 删除某个虚拟环境
conda remove --name [虚拟环境名] --all
激活某个环境
conda activate 虚拟环境名
取消激活某个环境
conda deactivate 虚拟环境名
换源
下载速度过慢可以尝试更换源
清华源
bash
vim ~/.condarc清除原有内容，将下面内容复制进去。保存并退出。
bash
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
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/最后，使用如下命令
bash
conda clean -i如果出现了solving environment转圈然后失败，可能是因为你之前就已经通过命令行的方式换过源了，这将会导致换源后需要搜索的目标过大，从而导致解析失败。解决方法与上述一致，更新过后的源将会是非常干净的清华源。
当然，一直转圈的原因也有可能是conda版本过旧，可以使用如下方法更新conda
清理
bash
conda clean -p //删除没有用的包（推荐）
conda clean -t //tar打包
conda clean -y -all //删除全部的安装包及cache
conda clean -a //删除所有的缓存和无用包以及其他无用的东西进入anaconda目录下du -sh *即可查看
pkgs中即为一些垃圾文件
升级
bash
conda update -n base -c defaults conda若失败，则尝试
bash
conda update -n base -c defaults conda --repodata-fn=repodata.json如果你已经发现更新了，但是没有到最新版本。继续重复以上操作提示所有工作已做完无需更新则。
可能的原因是最新版本对于base环境的python版本已经不支持了。
但是我没有测试过升级base环境中的python升级。