conda

Conda 的使用说明Conda 是一个语言无关的包、依赖和环境管理系统，正如官网所述：“Package, dependency and environment management for any language—Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN.”

CV系列——Conda + PyTorch + CUDA + cuDNN + Python 环境无脑安装速查笔记[2025.12]CV系列——Conda + PyTorch + CUDA + cuDNN + Python 环境无脑安装速查笔记[2025.12] CV系列——什么是backbone主干网络? yolo系列faster rcnn系列, ssd都用什么backbone主干网络?[2025.11]

【python】--- 创建Conda新环境/切换环境/安装conda create -n coze python==3.12.7conda env listconda activate coze

ubuntu系统在bashrc文件中对conda进行启用设置一、打开bashrc文件二、对于conda的设置设置段落定义如下，设置为 true为开启使用 conda。

杂货铺 | 复现Github项目，用Conda解决旧版requirements.txt的TensorFlow冲突在机器学习的可复现性研究中，处理历史代码库的依赖冲突是一项常见挑战。项目提供的requirements.txt文件常因发布时间久远，其中指定的包版本与当前软件生态存在广泛不兼容性，尤其是涉及TensorFlow等快速演进的框架时，直接安装往往导致依赖解析失败。

【环境配置】快速转移conda上的python环境换主机跑代码，不想重新安装conda环境，怎么快速安装，显卡差不多的情况下，肯定是复制最快！但直接复制，需要修改一些东西，不然pip安装功能就废了。记录下。

毅硕HPC | 在HPC集群上优雅地使用Conda在高性能计算（HPC）的世界里，除了编写高效的代码，构建一个稳定、可复现的运行环境同样至关重要。作为 HPC 平台的技术人员，我们发现超过 50% 的用户工单都与环境配置有关。

【Conda 完全指南】环境管理+包管理从入门到精通（含实操示例+表格对比）若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力！有问题请私信或联系邮箱：funian.gm@gmail.com

Windows下使用源码和Conda搭建GraphRAG指南点击查看【GraphRAG的使用】GraphRAG需要一些系统级依赖：1）安装 CMake（如果尚未安装）从【这个地址】下载并安装CMake，执行以下命令并看到以下信息表示安装成功：

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GraspNet 训练集下载、解释和整理本文档说明根目录下各个数据集文件的用途。这些文件用于训练 GraspNet 大模型，GraspNet 是一个用于通用物体抓取的大规模基准数据集（GraspNet-1Billion）。

Python 项目管理工具 uv 详解对于 Python 初学者来说，uv 是一个现代化的 Python 项目管理工具，核心定位是「替代 pip + venv + pip-tools + tox」的一站式解决方案——简单理解：它把 Python 开发中「创建虚拟环境、安装依赖、打包项目、运行测试」等常用操作，整合到了一个工具里，而且速度极快、用法极简。

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在 Linux 发行版中安装 Miniforge 并换源浙江大学镜像站-Miniforge上面的配置包含了常用的源，如果有额外的需要，可以在浙江大学镜像站官网自己勾选

【debug】解决 conda 和镜像下载pytorch太慢的问题本文仅做记录，自留使用，方便后续学习。原帖为：30分钟内安装好pytorch(不用镜像，需要科学上网)_pytorch安装需要多久-CSDN博客

Conda常用命令大全说明：创建名为myenv、Python版本为3.9的新环境 conda create -n myenv python=3.9

pycharm2024选择conda环境最近使用pycharm2024配置anconda环境的时候发现无法导入python。（以前的路径是D:\anaconda3\envs\yolo\python.exe）看了一些博客说现在不能直接导入了，需要导入D:\anaconda3\envs\yolo\Library\bin\conda.bat。但是我看来一下pycharm不显示这个conda.bat。找了好一会才发现不需要到环境里面，只需要导入D:\anaconda3\Library\bin\conda.bat即可最后到这里选择已有的环境

灯下夜无眠

conda打包环境上传spark集群当本地训练的python环境与 Spark 集群其他节点环境不一致时，核心解决方案是：将本地 Python 虚拟环境打包为压缩包，通过 Spark 的–archives参数分发到所有 Executor 节点，强制所有节点使用统一的环境（Python 解释器 + 依赖包）以下是具体实现步骤，支持conda和virtualenv两种虚拟环境（覆盖绝大多数本地训练场景），且无需 root 权限、不影响集群原有环境。一、核心原理环境打包：将本地虚拟环境（含 Python 解释器、所有依赖包如scikit-l

使用conda配置环境时遇到的问题（自用，希望对您也有一点点帮助） conda documentation解决：因为使用conda下载包的时候，默认安装包从defaults通道，但这里的包实际上更新比较慢，所以我使用了如下命令让conda-forge通道为优先级最高的通道（conda-forge是社区驱动的，更新包较快）（conda-forge is a community effort that provides conda packages for a wide range of software.）使用以下命令查看配置的所有通道

【Linux 技巧】如何在登录时自动激活 Conda Base 环境对于经常进行数据科学开发或使用 Python 的开发者来说，每次登录 Linux 服务器都要手动输入 conda activate base 可能会显得有些繁琐。

PyCharm使用了Conda的虚拟环境创建的的Python项目，下载库（包）到该项目的虚拟环境中使用PyCharm创建一个使用Conda虚拟环境的项目，在下载新库（包）时，无法正常下载到该项目中的虚拟环境中，PyCharm终端中执行命令下载到全局Python环境中，而不是该项目环境中；其他界面下载，搜索不到或直接报错。

在conda环境中使用jupyter创建名叫recommend的虚拟环境安装ipykernel。利用conda或pip安装在ipykernel中添加虚拟环境名称，–name后面对应你将设置的环境名称。