本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
一、Anaconda的安装
参考博客 ubuntu16.04下安装&配置anaconda+tensorflow新手教程
1. 下载 Miniconda
2. 安装Miniconda
bash Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh
一路yes
3. 安装过程中的选项
Do you accept the license terms? [yes|no]
>>> yes
Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/yichao/anaconda3
>>> 回车
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
4. 取消base为默认虚拟环境
conda config --set auto_activate_base false
5. 卸载Anaconda
6. Anaconda换源，参考博客 Anaconda换源
二、Anaconda的常用命令
# 1. 创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等）
# 1.1 在指定的位置创建虚拟环境
conda create -p /PATH/TO/path
# 2. 激活虚拟环境
source activate your_env_name(虚拟环境名称)
# 3. 退出虚拟环境
source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
# 4. 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
# 5. 安装包
conda install package_name(包名)
conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包
- 查看
# 1. 查看安装了哪些包
conda list
# 2. 查看conda配置
conda config --show
# 3. 查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list
或 conda info -e
或 conda info --envs
- 更新
# 1. 检查更新当前conda
conda update conda
# 2. 更新anaconda
conda update anaconda
# 3. 更新所有库
conda update --all
# 4. 更新python
conda update python
- 清理conda缓存（conda报错segment fault的时候就是需要清理缓存哦）
conda clean -p //删除没有用的包
conda clean -t //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache
三、Anaconda的使用技巧
1. 克隆环境
# 克隆一个BBB，环境和Tensorflow一样
conda create -n BBB --clone Tensorflow
- 克隆环境（跨计算机）
# 跨计算机克隆
# 目标计算机的环境目录 /PATH/TO/home/yoyo/miniconda3/envs/monodepth2-gpu
conda create -n BBB --clone /PATH/TO/home/yoyo/miniconda3/envs/monodepth2-gpu
- 导入/导出环境
# 导出环境到yaml文件
conda env export > env.yaml
# 根据yaml文件复现环境
conda env create -f env.yaml
- 打包/解包（跨计算机）
# 将环境打包
tar cvf monodepth2-gpu.tar envirement
# monodepth2-gpu.tar文件，通过http、ssh等方式拷贝到目标计算机
rsync -rzP */envirement.tar /home/yoyo/anaconda3/envs
# 解包
tar xvf monodepth2-gpu.tar
# 修改conda的环境配置文件 ~/.conda/envirement.txt，在尾部添加拷贝的环境目录
/home/yoyo/miniconda3/envs/monodepth2-gpu
- 搜索包
# 在anaconda官方仓库中搜索包（可能失效）
anaconda search tensorflow-gpu -t conda #搜包[tensorflow-gpu]
# 在清华源镜像中搜索包
conda search tensorflow-gpu
# 模糊查询
conda search *scikit*
或者
conda search '*scikit*'
# 显示包详细信息（可能失效）
anaconda show aaronszs/tensorflow-gpu #查询第二条[aaronszs/tensorflow-gpu]
# 启动Anaconda Navigator 图形化界面
anaconda-navigator
# 导入anaconda所有库
conda install anaconda
四、Anaconda相关问题
1. anaconda 环境新建/删除/拷贝 jupyter notebook上使用python虚拟环境 TensorFlow
3. 在anaconda中安装不存在的python包并安装到指定环境中
4. 【转】conda install和创建虚拟环境下载慢 pip下载慢 有用
五、可能出现的问题
- 根据yaml文件复现环境错误
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed
ResolvePackageNotFound:
- wincertstore==0.2=py36h7fe50ca_0
- jbig==2.1=h8d14728_2003
- libdeflate==1.7=h8ffe710_5
- zstd==1.5.0=h6255e5f_0
- lz4-c==1.9.3=h8ffe710_1
- lerc==2.2.1=h0e60522_0
- libtiff==4.3.0=h0c97f57_1
- jpeg==9d=h8ffe710_0
- mkl==2021.3.0=hb70f87d_564
- setuptools==52.0.0=py36haa95532_0
- tbb==2021.3.0=h2d74725_0
- certifi==2021.5.30=py36haa95532_0
- vc==14.2=h21ff451_1
- python==3.6.6=hea74fb7_0
- zlib==1.2.11=h62dcd97_1010
- numpy==1.19.5=py36h4b40d73_2
- pip==21.2.2=py36haa95532_0
- libpng==1.6.37=h1d00b33_2
- opencv==3.3.1=py36h20b85fd_1
- vs2015_runtime==14.27.29016=h5e58377_2
- intel-openmp==2021.3.0=h57928b3_3372
- xz==5.2.5=h62dcd97_1
错误原因：
包名称错误，找不到对应的包
解决办法：
修改包名称，将 "=" 号之后的hash值删除
- certifi=2021.5.30
- pip=21.2.2
- python=3.6.6
- setuptools=52.0.0
- vc=14.2
- vs2015_runtime=14.27.29016
- wheel=0.36.2
- wincertstore=0.2
- intel-openmp=2021.3.0
- jbig=2.1
- jpeg=9d
- lerc=2.2.1
- libblas=3.9.0
- libcblas=3.9.0
- libdeflate=1.7
- liblapack=3.9.0
- libpng=1.6.37
- libtiff=4.3.0
- lz4-c=1.9.3
- mkl=2021.3.0
- numpy=1.19.5
- python_abi=3.6
- tbb=2021.3.0
- xz=5.2.5
- zlib=1.2.11
- zstd=1.5.0
- opencv=3.3.1
- 根据yaml文件复现环境错误
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed
ResolvePackageNotFound:
- wincertstore=0.2
- vc=14.2
- vs2015_runtime=14.27.29016
错误原因：
找不到相关的包
解决办法：
注释对应的行
- NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.
conda创建环境时报错：NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.
tx2@tx2:~$ conda create -n efficientdet python=3.7
Solving environment: failed
NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.
path: /home/tx2/archiconda3/pkgs/urls.txt
uid: 1000
gid: 1000
If you feel that permissions on this path are set incorrectly, you can manually
change them by executing
$ sudo chown 1000:1000 /home/tx2/archiconda3/pkgs/urls.txt
In general, it's not advisable to use 'sudo conda'.‵
错误原因:
用户没有对anaconda3文件夹的读写权限，造成其原因可能是由于在安装anaconda时使用了管理员权限。
解决办法：
cd /home/tx2
sudo chown tx2:tx2 -R archiconda3
