【conda】conda 版本控制和环境迁移/安装conda加速工具mamba /conda常用指令/Anaconda配置

2024-01-08 17:11:00

0. conda 版本控制和环境迁移

基本用法查看当前环境中的所有软件

conda list 

进阶,导出环境中安装包的列表

方法1:

conda list -n nerf --export >conda_nerf_list.txt

安装导出的信息:

conda create -n nerf_new -file conda_nerf_list.txt

方法2:用conda env的export功能
导出想要导出的环境

conda env export -n nerf> nerf.yml

根据导出的yml文件创建环境

conda env create -f nerf.yml

根据导出的yml文件更新环境

conda env update -f nerf.yml

yml文件提供的信息更全面

1. 安装conda加速工具mamba

mamba是用于管理环境的工具,相比于conda 对包和环境的管理,mamba可以实现并行运算。相比于 conda,mamba 是用C++重写了 conda 的部分功能,运行效率显著提高,可以进行并行的下载,使用管理工具中的 libsolv,可以更快的解决环境依赖问题。mamba 的使用也比较简单,首先使用 conda 安装 mamba,后面所有用到 conda 的地方,都可以使用 mamba 替换即可.
conda 使用过程存在问题:

  1. 下载速度特别慢
  2. 一直在处理环境问题
  3. 处理环境问题容易失败

mamba并未对conda重新实现,而是针对conda做了一些线性加速的步骤
4. 对conda install 改造,使得可以并行下载
5. 增加新功能

mamba
mamba安装

conda install mamba 

其他的安装直接使用 mamba 代替 conda 例如:除了 conda activate nerf在之外 都可以替代!!!

mamba install fastqc

查看环境之间的依赖关系
我依赖了谁

mamba repoquery depends -t samtools

谁以来了了我

mamba repoquery whoneeds -t python

2. conda install version

查看有哪些可以安装的版本,不之地你个版本的情况下,安装最新的版本

conda search fastqc

安装指定版本的软件

conda install fastqc==0.11.7

conda多个软件一起安装

conda install -y fastqc niltiqc

安装软件版本升级

conda update fastqc

3. Anaconda 镜像使用帮助

清华大学开源软件镜像站
在这里插入图片描述
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表,更多第三方源可以前往校园网联合镜像站查看)的镜像,各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。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。

注:由于更新过快难以同步,我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

添加命令

conda config --add
#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

在这里插入图片描述

#显示检索路径

conda config --set show_channel_urls yes

#显示镜像通道

conda config --show channels
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
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。

4. error deal

【pip】快速解决 pip 下载安装超时问题 (ReadTimeoutError)

pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里插入图片描述
参考blog

文章来源:https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/135458042
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