如何在Ubuntu系统中安装和使用conda？

如何在Ubuntu系统中安装和使用conda？

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/qq_51908093/article/details/143570635

conda是Linux系统中一个非常强大的包管理和环境管理工具，特别是在数据科学和机器学习领域有着广泛的应用。本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中安装和使用conda，包括基本的环境管理操作和一些实用的命令。

为什么要安装conda？

1. 包管理

• Conda允许你轻松安装、升级和删除软件包。它不仅支持Python库，还可以管理其他编程语言的包（如R、Ruby等）。通过Conda，用户可以在命令行中轻松安装各种库和工具，不需要手动下载和配置。
• 简化安装过程：Conda能够自动处理依赖关系，确保安装的包兼容，并减少冲突。
• 支持多种语言：它支持Python、R、Ruby、Julia等语言的库和工具。

2. 环境管理

• Conda可以创建、管理多个独立的虚拟环境，每个环境中可以有不同的库和工具版本。这对处理多个项目、避免不同项目之间的依赖冲突非常有用。
• 虚拟环境隔离：每个环境都有独立的包和版本，确保不同项目的依赖互不干扰。
• 环境重现：可以导出和导入环境的配置，方便在不同机器之间共享环境。

3. 跨平台兼容性

• Conda支持跨平台，能够在Linux、macOS和Windows上使用。通过Conda创建的环境可以轻松迁移到其他操作系统，保证代码的可移植性。

4. 加速开发

• 安装依赖项：Conda能够自动安装和管理大量的依赖库，节省了手动安装和配置的时间。
• 快速创建环境：可以通过简单的命令快速创建新环境，并为每个环境指定不同的Python版本和库。

5. Anaconda与Miniconda

• Anaconda是一个包含了大量预装数据科学工具的Python发行版（如NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow等）。
• Miniconda是一个更精简的版本，只包含了Conda本身，用户可以根据需要安装其他包。

6. 管理大型项目和依赖

• 在机器学习和数据科学中，通常需要使用特定版本的库和工具，Conda使得这种管理变得更加简单和高效。

下载Miniconda安装包（以ARM64架构为例）

cd ~/Downloads
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

如果下载速度慢，可以使用国内镜像源（以下任选一个）：

cd ~/Downloads
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
wget https://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
wget https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
wget https://mirrors.163.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
wget https://mirrors.huaweicloud.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

如果你的Ubuntu系统运行在其他架构（如x86_64等）上，需要修改上面的命令，下载对应架构的安装包。如果因为网络问题无法通过wget安装，可以直接访问网址：Miniconda_releases或Miniconda，在这里下载对应的安装包，然后把安装包放到Ubuntu系统中。

安装

cd ~/Downloads
bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

执行后需要一直按【Enter】键阅读安装许可，最后输入“yes”同意该许可。其他设置全部按照默认即可。同样，如果你下载的是其他架构的安装包，需要修改这条命令，把“Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh”修改为你下载的安装包名称。

测试

在完成安装后，执行

conda --version

如果这里输出版本号信息

conda 24.9.2

那么说明conda安装成功了。如果输出为

conda: command not found

很可能是因为conda没有被正确添加到你的 PATH 环境变量中。那么我们执行

nano ~/.bashrc

然后在文件的末尾添加一行

export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"

然后保存文件并退出编辑（nano三连击：【Ctrl + X】、【Y】、【Enter】）

再执行

source ~/.bashrc

使改动生效。然后再次尝试执行

conda --version

现在应该会输出版本信息了。确认conda安装成功后，执行

conda init

初始化conda，然后关闭并重新打开终端即可。

（可选）禁止自动激活conda环境

如果你发现安装conda后每次打开终端都会自动进入conda的base环境中（命令行行首有"(base)"），但是你并不想这样，那么可以执行

conda config --set auto_activate_base false

这样便可以禁用自动激活。

使用conda创建虚拟环境

执行

conda create -n my_conda_env python=3.8

然后按照提示按【Y】、【Enter】键，即可创建一个名为“my_conda_env”、python版本为3.8的虚拟环境。然后执行

conda activate my_conda_env

即可激活（进入）这个虚拟环境。

查看conda的虚拟环境列表

如果你创建了多个conda虚拟环境，可以执行

conda env list

来查看conda的虚拟环境列表。

删除conda的虚拟环境

如果你想删除某个虚拟环境，执行

conda remove --name <environment_name> --all

这样便可以彻底删除该虚拟环境。命令中的需要替换为你想删除的虚拟环境的名称。