Anaconda
centos 安装Anaconda
下载Anaconda
首先，你需要下载Anaconda的安装脚本。可以使用wget命令从Anaconda的官网获取最新版本的安装脚本。
如果官网进不去，或者下载太慢，可以在清华大学开源软件镜像站下载：清华大学开源软件镜像站，从中选择适合自己的版本进行下载
打开终端并运行以下命令：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
运行安装脚本
下载完成后，给安装脚本添加执行权限，并运行它：
chmod +x Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
按照提示进行安装
在运行安装脚本后，会出现许可协议，按Enter键查看协议内容，最后输入yes接受协议。
你将被询问安装路径，默认路径通常是/home/username/anaconda3。你可以按Enter键使用默认路径，或者输入新的路径。
安装完成后，系统会询问是否将Anaconda添加到PATH环境变量中，选择yes。
初始化Anaconda
安装完成后，运行以下命令初始化Anaconda：
source ~/anaconda3/bin/activate
验证安装
验证Anaconda是否成功安装，如果安装成功，将显示conda的版本号。
conda --version
更新conda
安装完成后，建议更新conda到最新版本：
conda update conda
使用Anaconda
你可以使用conda create命令创建新的环境，使用conda install命令安装所需的包。
windows 安装Anaconda
下载
下载流程和前面一样，选择windows版本，下载安装
配置环境变量
安装后再path环境添加（D:\Soft\Anaconda3为安装路径）：
D:\Soft\Anaconda3
D:\Soft\Anaconda3\Scripts
D:\Soft\Anaconda3\Library\bin
D:\Soft\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
D:\Soft\Anaconda3\Library\usr\bin
验证安装
输入conda --version命令检验，如果安装成功，将显示conda的版本号。
Anaconda升级和卸载
1.升级 升级Anaconda需要先升级conda
conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator
2.卸载Anaconda软件
由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中，所以直接将该目录删除即可。删除整个Anaconda目录：
计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows
或者
找到C:\ProgramData\Anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe执行卸载
rm -rf anaconda //ubuntu
最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。
conda环境使用基本命令：
conda update -n base conda #update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5 #创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx #开启xxxx环境
conda deactivate #关闭环境
conda env list #显示所有的虚拟环境
conda info --envs #显示所有的虚拟环境
Anaconda安装最新的TensorFlow版本
一般从anaconda官网下载的anaconda，查看tensorflow依然还是1.2的版本，现在用conda更新TensorFlow，解决方法：
- 打开anaconda-prompt
- 查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位）
anaconda search -t conda tensorflow 找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后（可以在终端搜索anaconda，定位到那一行），然后查看指定包
可安装版本信息命令 anaconda show <USER/PACKAGE>查看tensorflow版本信息
anaconda show anaconda/tensorflow第4步会提供一个下载地址，使用下面命令就可安装1.8.0版本tensorflow
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0更新，卸载安装包：
conda list #查看已经安装的文件包 conda list -n xxx #指定查看xxx虚拟环境下安装的package conda update xxx #更新xxx文件包 conda uninstall xxx #卸载xxx文件包删除虚拟环境
conda remove -n xxxx --all //创建xxxx虚拟环境清理（conda瘦身） conda clean就可以轻松搞定！
- 第一步：通过conda clean -p来删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们。
- 第二步：通过conda clean -t可以将conda保存下来的tar包。
conda clean -p //删除没有用的包 conda clean -t //tar打包 conda clean -y -all //删除所有的安装包及cache
重命名env Conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程。 切记不要直接mv移动环境的文件夹来重命名, 会导致一系列无法想象的错误的发生!
conda create --name newname --clone oldname //克隆环境 conda remove --name oldname --all //彻底删除旧环境
设置镜像源
查看默认文件中的源
conda config --show channels
添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/cloud/pytorch/
添加阿里云镜像源
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
删除默认源
conda config --remove channels defaults
删除文件中指定的源
conda config --remove channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
anaconda设置默认的启动环境
安装完anaconda之后我们往往会添加新的环境，但是每次启动的时候都是默认在base环境
在linux下，通过修改~/.bashrc或~/.bash_profile，在文件最后添加如下：
export PATH="~/anaconda/envs/your_env_name/bin:$PATH" # your_env_name是你自定义的环境名
然后使用如下命令关闭默认启动base环境：
conda config --set auto_activate_base false # 设置非自动启动
然后修改~/.bashrc文件，设置自启动自己的环境
conda activate my001