conda 和 pip 常用命令+ python虚拟环境

末蓝、 2022-10-27 01:39 317阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一、配置python虚拟环境：
 *   *  1、window系统：
     *  2、centos的Linux系统
     *   *  1）、安装模块：
         *  2）、创建虚拟环境目录：
         *  3）、查看virtualenvwrapper.sh的绝对路径
         *  4）、修改\`~/.bashrc\`
         *  5）、激活更改配置：
 *  二、其他
 *   *  1、镜像源：
     *  2、pip一些常用命令：
     *  3、conda一些常用命令：
     *   *  0）、conda异常：Anaconda建立新的环境，出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url ...... 解决过程
         *  1）、常用命令
         *  2）、conda镜像
         *  3）、CUDA环境安装：
     *  4、tensorflow的安装：
     *  5、3070显卡安装1.14版本的tensorflow：
     *  6、3070显卡安装pytorch

# 一、配置python虚拟环境： #

## 1、window系统： ##

参考之前的文章：  
[https://zhaojiafu.blog.csdn.net/article/details/97113843][https_zhaojiafu.blog.csdn.net_article_details_97113843]

## 2、centos的Linux系统 ##

### 1）、安装模块： ###

# 虚拟环境模块
    sudo pip3 install virtualenv
    # virtualenv的扩展包
    sudo pip3 install virtualenvwrapper

### 2）、创建虚拟环境目录： ###

mkdir -p /root/virtualenvs

### 3）、查看virtualenvwrapper.sh的绝对路径 ###

whereis virtualenvwrapper.sh
    # 或 
    find / -name virtualenvwrapper.sh
    
    ## 结果
    ## /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

### 4）、修改`~/.bashrc` ###

vi ~/.bashrc

最后面插入一下代码：

# 自己创建的虚拟环境目录
    export WORKON_HOME=/root/virtualenvs
    # 第三步获取到的virtualenvwrapper.sh路径。
    source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

### 5）、激活更改配置： ###

source  ~/.bashrc

# 二、其他 #

## 1、镜像源： ##

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    
    中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    
    豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
    
    清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    
    中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    
    百度源： https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    
    华为源：
    https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
    # 登录之后的：
    https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple

## 2、pip一些常用命令： ##

mkvirtualenv [name]：创建运行环境
    workon [name]: 工作在 [name] 环境 或 从其它环境切换到 [name] 环境
    deactivate: 退出终端环境
    rmvirtualenv ENV：删除运行环境ENV
    lsvirtualenv: 列出所有的虚拟环境
    cdvirtualenv：进入到虚拟环境所在的目录lssitepackages: 列出当前环境安装了的包
    
    永久設置pip的国内源
    pip config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com
    pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/simple
    
    pip config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    
    pip config set global.trusted-host repo.huaweicloud.com
    pip config set global.index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
    
    
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    pip install  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/  --upgrade

## 3、conda一些常用命令： ##

### 0）、conda异常：Anaconda建立新的环境，出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url … 解决过程 ###

[Anaconda建立新的环境，出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url … 解决过程][Anaconda_CondaHTTPError_ HTTP 000 CONNECTION FAILED for url _]

### 1）、常用命令 ###

conda批量处理模块

批量升级模块
    conda update --all
    检测是否版本过期
    conda search --outdated

# conda 环境
    
    
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
    conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    
    如果报错：
    执行：
    conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
    conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    打开用户目录下的 “.condarc” 文件
    如果channels 下面有 “- default” 的话需要删除它
    
    conda创建使用虚拟环境
    https://blog.csdn.net/weixin_43590290/article/details/109237037
    查看所有conda环境：conda env list
    新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：
    conda create -n env_name
    conda create -n xxx python=3.8  #xxx为你要创建的虚拟环境名称
    
    删除一个环境：
    conda remove -n rcnn --all
    
    激活conda环境：conda activate env_name
    退出当前conda环境（返回base环境）：conda deactivate
    安装和卸载python包：conda install numpy # conda uninstall numpy
    查看已安装python包列表：conda list -n env_name
    
    conda activate tf_demo1
    conda activate tf_demo2

### 2）、conda镜像 ###

执行“conda config --remove-key channels”命令，恢复Anaconda的源为默认。再配置镜像源试试

各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。  
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。  
在.condarc 文件中添加镜像  
推荐改为：  
参考：  
https://www.cnblogs.com/tianlang25/p/12433025.html

ssl_verify: true
    show_channel_urls: true
    
    channels:
      - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
      - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

清华大学开源软件镜像站
    channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    ssl_verify: true
    上海交通大学开源镜像站
    channels:
      - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    ssl_verify: true
    中国科学技术大学 USTC Mirror
    channels:
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    ssl_verify: true

清华镜像

参考：  
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

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

### 3）、CUDA环境安装： ###

cuda 11.2

conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8

例如：cuda 11.0

conda install cudatoolkit=11.0 cudnn=8

cuda10.1

conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7

cuda10.0安装

conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7

## 4、tensorflow的安装： ##

import tensorflow as tf
     
    print(tf.__version__)  # TensorFlow版本信息
     
    print(tf.test.is_gpu_available())  # TensorFlow GPU支持
     
    exit()  #退出python命令行
    
    
    tensorflow中使用GPU的设置方法
    https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/94573591
    
    使用tensorflow2.x训练的时候关于GPU的设置
    https://blog.csdn.net/weixin_43213607/article/details/108576900

## 5、3070显卡安装1.14版本的tensorflow： ##

可以的，需要按照这种方法来装，通过conda安装cudatoolkit=10.0，cudnn=7。指令如下：
    
    conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7 
    pip install tensorflow-gpu==1.14

cuda 11.0安装

conda install cudatoolkit=11.0 cudnn=8
     
    pip install tensorflow==2.4

## 6、3070显卡安装pytorch ##

参考torch官网：  
[https://pytorch.org/get-started/previous-versions/][https_pytorch.org_get-started_previous-versions]

# 默认已经安装pytorch1.7
    conda install torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2
    # 如果没有安装pytorch
    conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

[https_zhaojiafu.blog.csdn.net_article_details_97113843]: https://zhaojiafu.blog.csdn.net/article/details/97113843
[Anaconda_CondaHTTPError_ HTTP 000 CONNECTION FAILED for url _]: https://www.cnblogs.com/tianlang25/p/12433025.html
[https_pytorch.org_get-started_previous-versions]: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/