超具体的Linux Conda环境安装教程

前言

在当代开辟过程中，环境管理是确保项目顺遂举行的关键之一。差别的项目可能需要差别的库和依赖版本，而直接在系统级别安装这些依赖往往会导致冲突和混乱。为了解决这个问题，Conda 应运而生。
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，可以在Windows、macOS和Linux上快速安装、运行和更新软件包及其依赖。它不仅支持Python，还支持R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++、FORTRAN等多种编程语言。
使用 Conda，你可以：

• 创建独立的环境：每个环境都可以有本身独立的一组库和依赖，避免了差别项目之间的冲突。
  
• 安装和管理软件包：Conda 有一个非常全面的包管理系统，可以轻松安装、更新、删除各种软件包。
  
• 跨平台支持：无论你使用的是 Windows、macOS 还是 Linux，Conda 都能很好地工作。
  

本教程旨在具体介绍怎样在 Linux 系统上安装和设置 Conda 环境。通过这个教程，你将学会怎样：

• 检查并准备系统环境：确保系统环境符合安装要求。
  
• 下载并安装 Anaconda：获取最新的 Anaconda 安装包，并完成安装过程。
  
• 创建和管理 Conda 环境：学会怎样创建、激活、删除和管理差别的开辟环境。
  
• 设置镜像源：设置国内镜像源以加速包下载速度。
  
• 解决常见问题：针对安装和使用过程中可能遇到的问题，提供解决方案。
  

一、安装前准备

在安装 Conda 之前，我们需要确保系统符合安装要求，并举行须要的准备工作。以下步骤将资助你检查系统环境并举行相应的准备。
1. 检查系统环境

首先，我们需要确认当前的系统环境信息。这包括利用系统版本和系统架构等。打开终端，输入以下命令：

1. uname -a

复制代码

此命令将显示你的内核版本、系统名称、硬件架构等信息。例如，你可能会看到雷同以下的输出：

1. Linux yourhostname 5.4.0-42-generic #46~18.04.1-Ubuntu SMP Fri Jul 10 00:24:02 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

复制代码

接下来，检查你的利用系统版本：

1. lsb_release -a

复制代码

此命令将显示你的利用系统版本信息，例如：

1. Distributor ID: Ubuntu
2. Description:    Ubuntu 18.04.5 LTS
3. Release:        18.04
4. Codename:       bionic

复制代码

通过以上信息，你可以确认你的系统是否满意 Conda 的安装要求。
2. 更新系统软件包

为了确保系统的稳固性和安全性，我们需要先更新系统的软件包。执行以下命令举行更新：

1. sudo apt update && sudo apt upgrade -y

复制代码

上述命令将更新软件包列表，并安装所有可用的更新。根据你的网络速度和系统状态，这个过程可能需要几分钟时间。
3. 安装须要的依赖

Conda 本身不依赖于特定的系统库，但在某些情况下，特别是当你打算使用 Conda 来安装一些特定的科学盘算包时，可能需要一些额外的依赖。我们可以预先安装一些常用的依赖包：

1. sudo apt install build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev -y

复制代码

这些包包括编译工具和一些常用的库，可以或许确保你在使用 Conda 安装其他软件包时不轻易遇到问题。
4. 安装 wget 工具

我们将使用 wget 来下载 Anaconda 安装脚本。如果你的系统还没有安装 wget，可以通过以下命令安装：

1. sudo apt install wget -y

复制代码

安装完成后，你可以通过以下命令检查 wget 是否安装成功：

1. wget --version

复制代码

5. 检查 Python 版本

虽然 Conda 自带了 Python，但确保系统上有一个可用的 Python 版本也是很有须要的。你可以通过以下命令检查：

1. python3 --version

复制代码

如果没有安装 Python 3，可以通过以下命令安装：

1. sudo apt install python3 -y

复制代码

以上步骤完成后，你的系统应该已经准备好举行 Conda 的安装了。接下来，我们将下载并安装 Anaconda，从而开始使用 Conda 环境。
二、下载Anaconda

在完成系统准备工作之后，我们接下来需要下载 Anaconda 的安装包。Anaconda 是一个非常盛行的 Python 和 R 语言的发行版，包罗了大量的科学盘算包，而且自带 Conda 包管理器。以下是具体的下载步骤。
1. 访问 Anaconda 官网

首先，我们需要访问 Anaconda 的官方网站，以便下载最新版本的 Anaconda 安装包。你可以在欣赏器中打开以下链接：
Anaconda 官网
在下载页面，你会看到差别平台（Windows、macOS 和 Linux）的下载选项。请确保选择适用于 Linux 的安装包。
2. 使用 wget 下载安装包

为了在终端中下载 Anaconda 安装包，我们可以使用 wget 命令。wget 是一个非常方便的命令行下载工具。如果你还没有安装 wget，可以参考前一部分的阐明举行安装。
在终端中输入以下命令以下载最新版本的 Anaconda 安装脚本（请根据官网提供的最新版本链接举行下载，这里以 2023.11 版本为例）：

1. wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.11-Linux-x86_64.sh

复制代码

此命令将下载 Anaconda 的安装脚本到当前目次。下载速度取决于你的网络情况，可能需要几分钟时间。
3. 验证安装包的完整性

为了确保下载的安装包没有被破坏或篡改，我们可以使用 sha256sum 命令来验证文件的完整性。首先，获取官网提供的 SHA-256 校验和，然后在终端中运行以下命令：

1. sha256sum Anaconda3-2023.11-Linux-x86_64.sh

复制代码

该命令将输出一个哈希值，雷同于：

1. e3c1ed5c2d6c3b7c9b90c3defa8e9f4b5e0e6c1e5f6e3c9b3e0e3e4e3e4e3e4  Anaconda3-2023.11-Linux-x86_64.sh

复制代码

将输出的哈希值与官网提供的 SHA-256 校验和举行比较，如果两者一致，则阐明下载的文件是完整且安全的。
4. 赋予安装脚本执行权限

在运行安装脚本之前，我们需要赋予它执行权限。可以使用 chmod 命令来完成：

1. chmod +x Anaconda3-2023.11-Linux-x86_64.sh

复制代码

5. 准备安装

至此，我们已经成功下载了 Anaconda 安装包，并准备好举行安装。在下一部分，我们将具体介绍怎样运行安装脚本并完成 Anaconda 的安装和初始化。
三、安装Anaconda

在完成了安装前的准备工作并下载了 Anaconda 安装包之后，我们就可以开始举行 Anaconda 的安装了。以下是具体的安装步骤。
1. 运行安装脚本

首先，使用终端导航到下载 Anaconda 安装脚本的目次。如果你是在当前目次下载的，可以直接运行以下命令：

1. bash Anaconda3-2023.11-Linux-x86_64.sh

复制代码

2. 阅读并同意许可协议

运行安装脚本后，你会看到一段许可协议（License Agreement）。你需要逐页阅读这些条款，或者直接按 Enter 键快速欣赏。阅读完协议内容后，会提示你是否同意该协议，输入 yes 并按 Enter 键继续：

1. Do you accept the license terms? [yes|no]
2. [no] >>> yes

复制代码

3. 选择安装路径

接下来，安装步伐会提示你选择 Anaconda 的安装路径。默认路径是 $HOME/anaconda3，你可以按 Enter 键接受默认路径，或者输入自定义路径并按 Enter 键确认。例如：

1. Anaconda3 will now be installed into this location:
2. /home/yourusername/anaconda3
4.   - Press ENTER to confirm the location
5.   - Press CTRL-C to abort the installation
6.   - Or specify a different location below
8. [/home/yourusername/anaconda3] >>>

复制代码

如果你想安装到差别的位置，可以在提示符后输入新的路径：

1. [/home/yourusername/anaconda3] >>> /path/to/your/custom/anaconda3

复制代码

4. 安装过程

安装步伐将开始解压和安装 Anaconda，这个过程可能需要几分钟时间，具体取决于你的系统性能和磁盘速度。在此期间，你会看到一些进度信息。
5. 初始化安装

安装完成后，脚本会提示你是否初始化 Anaconda。初始化的目标是将 Conda 命令添加到你的终端环境中，以便你可以在打开终端时自动激活 Conda 环境。系统会询问你是否运行 conda init，发起选择 yes：

1. Do you wish the installer to initialize Anaconda3
2. by running conda init? [yes|no]
3. [no] >>> yes

复制代码

6. 激活安装

为了使 Anaconda 的环境变量生效，你需要重新加载你的终端设置文件。执行以下命令：

1. source ~/.bashrc

复制代码

如今，你可以通过以下命令验证 Anaconda 是否安装成功：

1. conda --version

复制代码

如果安装成功，你将看到 Conda 的版本号，例如：

1. conda 23.3.1

复制代码

7. 更新 Conda

虽然我们刚刚安装了 Anaconda，但发起立即更新 Conda 以确保你使用的是最新版本的包管理器。执行以下命令：

1. conda update conda

复制代码

系统会检查更新并提示你是否安装最新版本，输入 yes 并按 Enter 键确认更新。
至此，Anaconda 已经成功安装并初始化完成。接下来，我们将介绍怎样使用 Conda 创建和管理假造环境。
四、创建和管理Conda环境

在成功安装 Anaconda 后，我们可以开始利用 Conda 来创建和管理假造环境。使用 Conda 管理假造环境可以有用避免差别项目间的依赖冲突，提升开辟效率。以下是具体的步骤和利用阐明。
1. 创建新的Conda环境

Conda 允许你创建独立的假造环境，每个环境可以有本身独立的 Python 版本和包依赖。创建一个新的 Conda 环境非常简朴，只需使用 conda create 命令。
1.1 创建默认Python版本的环境

如果你想创建一个默认 Python 版本的环境（通常是安装 Anaconda 时自带的 Python 版本），运行以下命令：

1. conda create --name myenv

复制代码

在这个命令中，myenv 是你为新环境指定的名字。你可以根据本身的需要更改这个名字。
1.2 创建指定Python版本的环境

如果你需要特定版本的 Python，可以在创建环境时指定版本号。例如，创建一个 Python 3.9 的环境：

1. conda create --name myenv
2. python=3.9

复制代码

2. 激活环境

创建环境后，你需要激活它才气使用该环境中的包和 Python 版本。使用以下命令激活环境：

1. conda activate myenv

复制代码

激活后，你的终端提示符会显示当前激活的环境名称，以提醒你正在使用哪个环境。例如：

1. (myenv) yourusername@hostname:~$

复制代码

3. 安装包

在激活的环境中，你可以使用 conda install 命令安装所需的包。例如，安装 NumPy：

1. conda install numpy

复制代码

Conda 将自动处理包的依赖关系，并安装所有须要的依赖包。
3.1 安装多个包

你还可以一次性安装多个包，只需在命令中列出所有要安装的包名：

1. conda install numpy
3. pandas matplotlib

复制代码

3.2 安装特定版本的包

如果你需要安装特定版本的包，可以在包名后指定版本号：

1. conda install numpy
3. =1.19.2

复制代码

4. 列出环境

要查看已创建的所有 Conda 环境，可以使用以下命令：

1. conda env list

复制代码

或者：

1. conda info --envs

复制代码

这两个命令都会列出所有环境及其路径，并标记出当前激活的环境。
5. 切换环境

如果你有多个环境并需要在它们之间切换，只需激活你需要的环境。假设你有另一个环境名为 otherenv，可以使用以下命令切换到该环境：

1. conda activate otherenv

复制代码

6. 停用环境

当你不再需要使用某个环境时，可以停用它以返回到默认环境（通常是 base 环境）：

1. conda deactivate

复制代码

7. 删除环境

如果你不再需要某个环境，可以将其删除以释放系统资源。使用以下命令删除环境 myenv：

1. conda remove --name myenv --all

复制代码

这个命令将删除环境及其所有包和依赖。
8. 导出和导入环境

Conda 还提供了导出和导入环境的功能，方便你在差别机器间迁移环境设置。
8.1 导出环境

使用以下命令将当前环境导出到一个 YAML 文件：

1. conda env export > environment.yml

复制代码

8.2 导入环境

在另一台机器上，你可以使用导出的 YAML 文件创建雷同的环境：

1. conda env create -f environment.yml

复制代码

9. 复制环境

如果你需要创建一个与现有环境雷同的新环境，可以使用 conda create 命令并指定现有环境作为基础：

1. conda create --name newenv --clone myenv

复制代码

这个命令将创建一个名为 newenv 的新环境，它包罗与 myenv 雷同的包和设置。
五、设置Conda镜像源

在国内使用 Conda 时，由于网络问题，可能会遇到下载速度慢或者无法毗连到 Conda 官方仓库的情况。为了加速包下载和安装的速度，我们可以设置国内的镜像源。下面是具体的设置步骤。
1. 添加清华大学的镜像源

清华大学提供了 Anaconda 的镜像源，速度非常快且稳固。我们可以通过以下命令添加清华大学的镜像源。
1.1 添加基本仓库

首先，添加 main 和 free 仓库：

1. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
2. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

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1.2 添加conda-forge仓库

Conda-forge 是社区维护的包仓库，包罗了许多官方仓库没有的包。添加 conda-forge 仓库：

1. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

复制代码

2. 设置显示频道地址

为了确保每次安装包时都能看到使用的镜像源，可以设置显示频道地址：

1. conda config --set show_channel_urls yes

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3. 更新 .condarc 文件

执行上述命令后，Conda 会在你的主目次中天生或更新一个 .condarc 文件。你可以手动检查和编辑该文件，以确保设置正确。使用以下命令查看 .condarc 文件内容：

1. cat ~/.condarc

复制代码

你应该看到雷同以下内容：

1. channels:
2.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
3.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
4.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
5.   - defaults
6. show_channel_urls: true

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4. 测试镜像源设置

设置完成后，你可以测试镜像源是否设置成功。尝试安装一个包，例如 numpy：

1. conda install numpy

复制代码

在安装过程中，你应该可以或许看到使用的是清华大学的镜像源。
5. 切换回官方镜像源

如果你需要切换回官方镜像源，可以删除自定义的镜像源设置。使用以下命令删除所有自定义镜像源：

1. conda config --remove-key channels

复制代码

然后将默认频道添加归去：

1. conda config --add channels defaults

复制代码

6. 其他国内镜像源

除了清华大学的镜像源，国内还有其他一些镜像源可以选择，例如：

• 北京外国语大学开源软件镜像站：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/
  
• 中科大开源软件镜像站：https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/
  

你可以根据本身的需求和实际网络情况选择符合的镜像源。添加方式与清华大学镜像源雷同，只需将 URL 更换为相应的镜像源地址即可。
六、常见问题及解决

在使用 Conda 的过程中，可能会遇到一些常见的问题。下面列出了一些常见问题及其解决方案，以资助你在使用过程中更加顺遂。
1. Conda命令未找到

问题描述： 安装完成后，执行 conda 命令提示找不到。
解决方案：
可能是路径没有正确添加到环境变量中。可以尝试手动添加：

1. export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
2. source ~/.bashrc

复制代码

确保 anaconda3 的安装路径与你实际安装的路径一致。
2. 解决依赖冲突

问题描述： 在安装包时，Conda 可能会提示依赖冲突，导致包无法安装。
解决方案：

• 尝试更新 Conda 以获取最新的依赖解决功能：
  
  1. conda update conda

  复制代码
• 安装包时更新依赖：
  
  1. conda install packagename --update-deps

  复制代码
• 如果依赖冲突依然存在，创建一个新的环境并重新安装所需包：
  
  1. conda create --name newenv
  2. conda activate newenv
  3. conda install packagename

  复制代码

3. Conda更新慢

问题描述： 更新 Conda 或安装包时速度非常慢。
解决方案：
可以通过设置国内的镜像源来加速速度，具体步骤请参考前文的 设置Conda镜像源 部分。
4. Conda环境激活失败

问题描述： 尝试激活环境时出现错误或提示找不到环境。
解决方案：

• 检查环境是否已经创建成功：
  
  1. conda env list

  复制代码
• 确保环境名称正确无误：
  
  1. conda activate myenv

  复制代码
• 如果问题依然存在，尝试重启终端或重新加载环境变量：
  
  1. source ~/.bashrc

  复制代码

5. Conda环境破坏

问题描述： 环境中的包出现问题，导致环境无法正常使用。
解决方案：

• 尝试修复环境：
  
  1. conda update --all

  复制代码
• 如果修复失败，可以重新创建环境：
  
  1. conda create --name newenv
  2. conda activate newenv
  3. conda install packagename

  复制代码
• 还可以导出当前环境设置，然后在新环境中导入：
  
  1. conda env export > environment.yml
  2. conda env create -f environment.yml

  复制代码

6. 删除包但依赖未扫除

问题描述： 删除某个包后，其依赖包仍然存在，占用空间。
解决方案：
可以使用 conda clean 命令清理未使用的包和缓存：

1. conda clean --all

复制代码

这将删除未使用的包、旧的包版本以及临时文件，以释放磁盘空间。
7. 创建环境时失败

问题描述： 创建环境时出现错误，导致环境创建失败。
解决方案：

• 检查网络毗连是否正常，确保可以访问 Conda 仓库。
  
• 尝试指定差别的 Python 版本：
  
  1. conda create --name myenv
  2. python=3.8

  复制代码
• 如果问题依然存在，检查 .condarc 文件是否存在问题，尝试删除后重新创建：
  
  1. rm ~/.condarc
  2. conda config --add channels defaults

  复制代码

通过以上常见问题及解决方案的介绍，盼望能资助你在使用 Conda 的过程中更加顺遂。如果遇到其他未列出的问题，发起查看 Conda 的官方文档或社区论坛获取更多资助。
至此，我们已经完成了在 Linux 系统上安装和设置 Conda 环境的具体教程。盼望这篇文章能对你有所资助，祝你的开辟之旅顺遂！

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作者： FLK_9090
CSDN博客： https://blog.csdn.net/FLK_9090?spm=1010.2135.3001.5421
日期： 2024年6月28日

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