1、Anconda虚拟环境介绍及其有点
虚拟环境是一种工具,可以让您在同一台计算机上创建多个独立的Python环境,每个环境可以 拥有自己的Python解释器版本、包和依赖项。使用虚拟环境有以下几个优点:
1)隔离项目环境:
在开发中,不同的项目可能需要不同版本的Python或不同的第三方库。通过使用虚拟
环境,您可以为每个项目创建一个独立的环境,确保项目之间的依赖关系互不干扰,
避免包冲突问题。
2)管理依赖项:
虚拟环境允许您在每个项目中定义特定的依赖项和包版本,而不会影响系统中全局的
Python环境。这样可以更轻松地管理项目的依赖关系,确保项目在任何环境下都能正
常运行。
3)方便分享和部署:
通过将虚拟环境配置文件(如requirements.txt)包含在项目中,您可以轻松地共享项
目并确保其他人可以在相同的环境下运行代码。此外,虚拟环境也方便在不同计算机
之间部署项目,保证环境一致性。
4)实验和学习:
通过在虚拟环境中尝试不同的库和工具,可以更轻松地学习和实验Python编程。如果
出现问题,可以轻松地清除虚拟环境并重新开始,而不影响其他项目或系统环境。
Anconda 命令窗口

2、Anconda 常用命令
1)conda info: 查看Anconda 详细信息

2)conda --version 或 conda -V: 查看Anconda版本信息

3)conda info --envs 或 conda env list :查看已有的虚拟环境

4)创建虚拟环境
I)conda create -n env_test python=3.11 -y
env_test: 虚拟环境名称
python=3.11:指定虚拟环境所使用的python版本
-y:自动确认

II)conda create -p D:\env_test\ python=3.11 -y
创建指定目录下的虚拟地址,通过 -p 或 --prefix 指定虚拟环境的地址,
如:conda create -p E:\python2022\env_pytorch python=3.11 -y

5)激活或切换虚拟环境
conda activate "虚拟环境名称" 或 "虚拟环境地址"
激活指定的虚拟环境后 Anconda Prompt 终端会显示完整的路径名称,如下图所示:

6)退出虚拟环境
进入指定的虚拟环境之后,执行命令 "conda deactivate" 来退出当前的虚拟环境

7)删除虚拟环境
conda remove -n env_test --all -y :删除指定的虚拟环境
-n :指定要删除虚拟环境的名称(默认目录下的虚拟环境)
-all : 删除虚拟环境的所有数据
-y:自动删除,不再提示

8)为Anconda配置镜像地址
I)conda config --show :查看 Anconda 的配置
II)conda config --show-sources :查看当前使用的通道
III)conda config --add channels "镜像地址" : 通过命令添加镜像
V)conda config --remove channels "镜像地址" :通过命令删除通道
VI)conda config --remove-key channels :恢复默认源
常用的镜像地址如下:
清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
北京外国语镜像https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
阿里巴巴镜像 http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
豆瓣镜像 http://pypi.douban.com/simple/
中科大镜像 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
注意:通过命令添加镜像一般只适合临时使用,不推荐长期使用,因为命令行方式可能会挤掉
默认的镜像,一般建议在用户目录下创建文件 ".condarc",在.condarc 文件中添加镜像,
如下所示:
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9)在Anconda虚拟环境中安装指定依赖包
以安装pytorch为例来看下虚拟环境镜像依赖的安装
I)激活虚拟环境,如:conda activate E:\python2022\env_pytorch
II)conda install numpy pillow -y :先用 conda 安装一些基础的纯 Python 包
III)使用 pip 安装 CUDA 12.6 版本的 PyTorch(强制走清华镜像加速),命令如下:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple