环境配置¶

安装 Anaconda/Miniconda¶

下载 Miniconda¶

各大操作系统最新版本的 Minconda 都可以在下方网址进行下载：

Miniconda — Anaconda documentation

注意：选择下载的 Miniconda3 版本需要和电脑处理器的架构吻合。为了方便，在此下方直接提供各大操作系统推荐的下载链接。

安装 Miniconda¶

下面我们分别介绍在 Windows 系统和 Linux 系统下的安装流程。

Windows 系统安装 Miniconda¶

• 运行下载好的安装包

• 一路next和agree，直到选择路径，可以根据自己偏好选择路径，这里选择默认。

• 保持默认配置即可，下一步。

• 完成，以后使用conda 从开始菜单点开即可。

Linux 系统安装 Miniconda¶

下载好的安装文件放在 Downloads 文件中

在Miniconda3所在文件夹下打开终端

• 为文件添加执行权限（文件名称要和自己下载的版本一致）命令是：chmod a+x ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

• 运行安装程序命令，命令是sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ，然后根据提示回车。

• 这里会让阅读相关协议，直接按q 结束阅读，输入yes，然后回车。

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- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below

• 在这里程序提示以下信息，这里有三种选择，分别是:
  1. 回车使用默认路径\home\user\miniconda3
  2. 使用ctrl c 终止程序
  3. 用户自定义路径

用户可以根据自己的需要选择安装目录。

• 程序经过安装后会询问是否每次启动终端是否自动启动conda。输入yes然后回车。

• 根据提示重启终端，再次打开就会出现(base) 。以后就在终端操作conda。

换源¶

在安装package时，我们经常会使用pip install package_name和conda install package_name的命令，但是一些package下载速度会很慢，因此我们需要进行换源，换成国内源，加快我们的下载速度。以下便是两种对应方式的换源。

如果我们仅仅想为单次下载换源可以使用pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple进行下载。

Windows 系统换源¶

pip换源¶

• 文件管理器文件路径地址栏敲：%APPDATA% 回车，快速进入 C:\Users\User\AppData\Roaming 文件夹。

• 新建 pip 文件夹并在文件夹中新建 pip.ini 配置文件。

• 使用记事本打开，输入以下内容，并按下ctrl+s保存。

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[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

conda换源¶

我们需要在.condarc文件内进行换源，但是Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后再修改。

• 执行完conda config --set show_channel_urls yes后会在用户文件夹找到.condarc 文件。

• 修改这个文件，替换为以下内容。

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channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

Linux 系统换源¶

前情提示：在vim下，我们需要输入i进入编辑模式，将内容粘贴进去，按ESC退出编辑模式，输入:wq保存并退出。

pip换源¶

在终端执行以下命令

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cd ~
mkdir .pip/
cd .pip
vim pip.conf

在这个pip.conf文件下应该粘贴以下内容，直接复制粘贴到文件内即可，然后结束编辑。

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[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

conda换源¶

在终端执⾏以下命令

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cd ~
vim .condarc

在.condarc 文件内应该粘贴以下内容，直接复制粘贴到文件内即可。然后结束编辑

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channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

最后使用conda clean -i 清除索引缓存。

conda/pip的使用¶

• 查看现有虚拟环境：conda env list
• 创建虚拟环境：conda create -n env_name python=version
• create： 创建环境命令
• n：-name 缩写，后面紧接着是虚拟环境名称
• env_name：虚拟环境名称：见名知意，可以根据实际需求更改
• version ：Python版本，例如3.8，以下是具体示例

• 激活虚拟环境：conda activate env_name ，激活虚拟环境后，终端将会在括号内显示当前环境名称。

• 安装包：conda install package_name或者pip install package_name
• pip在安装包时临时更换镜像源：pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 卸载包：conda remove package_name或者pip uninstall package_name
• 显示所有安装的包：conda list
• 删除指定虚拟环境：conda remove -n env_name --all
• 退出当前环境：conda deactivate

更多的conda命令参考官网。

Commands — conda 24.3.1.dev30 documentation

安装函数库¶

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pip install numpy pandas matplotlib transformers datasets peft evaluate diffusers gradio torch jupyterlab

参考¶

深入浅出PyTorch

Miniconda documentation

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