项目的不同模块可能需要用到一个python库的不同版本，为避免冲突，需要通过conda构建多个python虚拟环境，来安装不同版本的库condaenvlist#列出所有环境condacreate--namepy310#创建环境py310condaactivatepy310#切换到该环境condainstallpython=3.10#安装python

1、Anacondaconda能管理不同的开发编译环境，互补干涉影响。Anaconda和Miniconda是conda的工具，前者带界面（大而全），后者只有命令行窗口（小而精）。作为初学，建议安装Anaconda1.1安装Anaconda下载 DownloadAnacondaDistribution|Anaconda ，安装到D盘，其他默认。 1.2更换源 

Conda介绍conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似似，环境管理则是允许用户方便安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。Conda的设计理念conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行

第一步：创建conda虚拟环境（切记不要“科学上网”）依赖库的要求Python>=3.8，PyTorch>=1.8.1.创建虚拟环境后，首先安装了python=3.10：condainstallpython==3.10 2.运行pipinstallultralyticsPyTorch>=1.83.卸载由于第二步直接安装的组件pip3uninstalltorchtorchvision

最近可以用学校的服务器来训练模型了。不过学校的服务器是只连了内网的，因此不能使用传统的方法使用Conda。一切资源都必须用SSH上传。下载Anaconda/Miniconda：#Anacondawgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh#注意版本号#

1.介绍Anaconda是一个用于科学计算的Python和R的发行版，包含了众多流行的科学、数学、工程和数据分析的Python包。它不仅是一个包管理器，还是一个环境管理工具，可以帮助用户创建隔离的环境，安装特定版本的软件包及其依赖项。2.安装Anaconda2.1下载-访问[Anaconda

使用Conda配置python环境到Pycharm一、Conda安装和环境配置1.1安装Conda软件1.2判断是否安装成功1.3创建Conda虚拟环境二、pycharm的安装2.1Pycharm使用手册2.2安装pycharm三、pycharm导入Conda环境一、Conda安装和环境配置anaconda官网1.1安装Conda软

目录概要前期准备部署安装与运行1.部署ComfyUI 本篇的模型部署是在ComfyUI的基础上进行，如果没有部署过ComfyUI，请按照下面流程先进行部署，如已安装请跳过该步：（1）使用命令克隆ComfyUI（2）安装conda（如已安装则跳过）（3）创建虚拟环境 (4)安装pytorch (5)安装需要的依赖2.

目录1.[Anaconda简介](#anaconda-简介)2.[安装Anaconda](#安装-anaconda)3.[环境管理](#环境管理)1.[创建新环境](#创建新环境)2.[激活与退出环境](#激活与退出环境)3.[列出所有环境](#列出所有环境)4.[删除环境](#删除环境)5.[环境包管理](#环境包管理)1.

目录1.[什么是Anaconda](#什么是anaconda)2.[安装Anaconda](#安装anaconda)-[Windows系统安装](#windows系统安装)-[macOS系统安装](#macos系统安装)-[Linux系统安装](#linux系统安装)3.[Anaconda的基本组件](#anaconda的基本组件)-[AnacondaNavigator](#anaco

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介Anaconda是一个开源的包管理器、环境管理器和Python和R编程语言的发行版。它通常用于大规模数据处理、科学计算和预测性分析，为数据科学家、开发人员、业务分析师

pythonpython是世界上最好的编程语言（有杠精，你就对。）python的领域涉及了AI，大数据，网络爬虫，运维，开发等等方面。python的环境由解释器和包组成。1、python的解释器Python解释器是Python环境的本体，也就是python.exe文件。我们需要在环境变量的路径中将python.exe所在的目录添加上，这

一、什么是pandas？Pandas是基于Numpy的一套数据分析工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据

一、下载Miniconda打开终端。访问Anaconda官方仓库下载页面https://repo.anaconda.com/miniconda/选择Miniconda3-py310_24.7.1-0-Linux-x86_64.sh，进行下载。文件名当中的py310_24.7.1表示，在conda的默认的base环境中的Python版本是3.10，Miniconda版本是24.7.1。二

展示所有虚拟环境condaenvlist要删除一个虚拟环境，可以使用以下命令：condaenvremove-n环境名称例如，如果你想删除名为myenv的虚拟环境，可以这样做：condaenvremove-nmyenv你可以在D盘创建虚拟环境，即使你的Conda安装在C盘。你只需要指定虚拟环境的路径。以下是步骤：

目录1.[Anaconda简介](#anaconda-简介)2.[安装Anaconda](#安装-anaconda)3.[环境管理](#环境管理)-[创建环境](#创建环境)-[激活与退出环境](#激活与退出环境)-[查看已安装包](#查看已安装包)-[安装与卸载包](#安装与卸载包)-[更新包](#更新包)-[删除环境

Anaconda安装与使用教程目录1.[什么是Anaconda](#1-什么是anaconda)2.[安装Anaconda](#2-安装anaconda)-[Windows系统](#windows系统)-[macOS系统](#macos系统)-[Linux系统](#linux系统)3.[环境管理](#3-环境管理)-[创建环境](#创建环境)-[激活与退出环境](

1.介绍Anaconda是一个用于科学计算的Python和R的发行版，它包含了众多流行的科学、数学、工程和数据分析包。Anaconda是完全免费的，并且适用于Windows、Mac和Linux平台。它不仅是一个发行版，还提供了一个环境管理系统，可以轻松安装包及其依赖项，并且能够在多个Python

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Nexus3安装与初始配置二、配置内网源（代理）的详细步骤1、BlobStore2、Repositories2.1、apt2.2、pip2.3、conda2.4、docker三、Nexus权限管理与安全配置四、代理源的缓存与维护总结

1.安装安装anaconda（包含python和pip等，支持创建及管理多个python虚拟环境）注：miniconda可能也可以，但是没用过，优先anaconda1.1linux1.1.1ubuntuMac、Windows及其他Linux系统类似注：一般不使用root用户，使用其他非root用户（方便使用homebrew等）Anaconda3

最近开始看专业相关论文并会从GitHub上下载开源代码来调着试试，结果出师不利，将项目导入pytorch，刚上来啥也不懂就想着run起来，问了朋友才知道需要在下配环境，hub给了一条配环境的命令，配后发现不可以后来发现是文件的命名后缀和网页给的不同改后缀之后还是不可以，把vpn关掉也不行，

起因需要给离线设备配置conda环境准备在线机，含有配置好环境的conda虚拟环境离线机，已经安装了anaconda思路理论上直接找到anaconda路径内的env文件夹下的对应虚拟环境拷贝到离线机就行了，但是为了提升效率与可靠性：先在在线机使用conda-pack包将环境打包成tar.gz格式拷贝到离线机

在Python中，创建和管理虚拟环境可以使用以下工具：venv：Python自带的虚拟环境模块。virtualenv：一个独立于系统Python的虚拟环境工具，功能更丰富。conda：Anaconda发行版中的环境管理工具，适用于科学计算和数据科学。下面是使用这三种工具的基本步骤：使用venvvenv是Python3.3+中

大模型专栏介绍

在Ubuntu系统中安装Anaconda的教程如下：下载Anaconda：前往Anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/individual）下载适用于Linux的Anaconda安装包。打开终端：按下 Ctrl+Alt+T组合键可打开终端。切换到下载目录：使用 cd命令切换到下载Anaconda安装包的目录。给安装包添加执