前言
在Ubuntu18安装Anaconda3,记录一下安装过程,分享给大家参考。
下载Anaconda3
这里有两个下载地址可以选择,分别是官方下载地址、清华大学开源软件镜像站。
官方下载地址:/download/
如果觉得官方地址下载慢,可以尝试下清华大学的下载地址:
清华大学开源软件镜像站:https://mirrors.tuna./anaconda/archive/?C=M&O=D
安装Anaconda3
进入下载文件的位置,打开终端terminal在文件目录下,使用bash 执行安装就可以啦:
bash Anaconda3-.11-Linux-x86_64.sh
安装过程:
1)输入回车键确认安装;
2)阅读Anaconda最终用户许可协议,按下回车浏览完信息;
3)问我们是否接受该协议,只能接受了,输入yes;(Do you accept the license terms? [yes|no])
4)提示安装到以下位置,回车确认即可;(Anaconda3 will now be installed into this location:)
5)是否加入环境变量,通常是选择yes的;这个根据自己情况选择,如果经常用conda环境开发,建议选择yes(Do you wish the installer to initialize Anaconda3 in your /home/linuxidc/.bashrc ? [yes|no])
在第五步中选择yes安装完成后,新打开一个命令终端,会发现前面有(base)的提示,这表示当前正在使用conda基本版的环境。我在可以创建多个不同的conda环境,比如分别创建Tensorflow2、Pytorch等等。
打开 Jupyter Notebook
ipython notebook
卸载Anaconda3
卸载Anaconda3只需把安装目录全部删除即可
sudo rm -r /home/gziscas/anaconda3
参考:/Linux/-02/162304.htm
花絮
1)conda常用的命令
1)conda list 查看安装了哪些包。
2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
3)conda -V 查询conda版本
4)conda -h 查询conda的命令使用
2)创建conda 虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X 创建conda虚拟环境;
比如创建名为YOLO-GPU-TensorFlow2,使用python3.8版本的环境;命令:conda create -n YOLO-GPU-TensorFlow2python=3.8
3)激活(或切换不同conda版本)的虚拟环境
conda activate your_env_name
比如,使用刚才创建的环境:conda activate YOLO-GPU-TensorFlow2
4)删除conda虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all, 即可删除
比如,删除刚才创建的环境:conda remove -n YOLO-GPU-TensorFlow2 --all
友情连接
Ubuntu18 搭建PyTorch开发环境(Conda版)
搭建YOLO开发环境(Ubuntu系统、Python3、TensorFlow1.15版本)
YOLO实践应用之搭建开发环境(Windows系统、Python 3.8、TensorFlow2.3版本)