Python之conda创建虚拟环境

Python之conda创建虚拟环境

为什么选择conda?

选择Conda而非Python自带的venv和pip,核心在于它能统一管理Python版本、依赖包以及系统级库(如CUDA) ------venv只能基于已安装的Python版本创建环境,且pip无法安装非Python包,导致AI开发中常遇到CUDA版本不匹配或二进制依赖冲突;而Conda通过conda create -n env python=3.11直接指定任意版本,并用conda install cudatoolkit一键解决底层依赖,彻底避免"环境能用"与"项目跑不起来"之间的反复折腾。

一、安装Anaconda

Anaconda下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/

安装好后

添加环境变量

以下就是需要添加的环境变量,前面写自己的路径,后面的路径名称相同。

复制代码
D:\{路径}\anaconda  
D:\{路径}\anaconda\Scripts\  
D:\{路径}\anaconda\Library\bin  
D:\{路径}\anaconda\Library\mingw-w64\bin  
  • 完成后cmd面板验证

    conda --version

配置国内镜像

bash 复制代码
# 选一个即可
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

二、conda常用命令

bash 复制代码
# 创建虚拟环境
conda create -n 环境名 python=Python版本 -y
# 例:conda create -n agent_env python=3.12 -y


# 删除环境
conda remove -n 环境名 --all

# 激活环境
conda activate 环境名

# 退出当前环境
conda deactivate
shell 复制代码
# 查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 
conda info -e
shell 复制代码
# 检查更新当前conda
conda update conda
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