本篇说明
这篇文章主要介绍了 Anaconda 和 Miniconda 以及其安装、常用命令。
一、Anaconda 和 Miniconda
1.1 环境管理软件
Anaconda 和 Miniconda 都是能够对 Python 环境进行管理的软件，使用两个可以轻松做到创建、管理和切换不同的 Python 环境。主要特点在于：包管理、环境管理、预装包等。其中 Miniconda 可以说是 Anaconda 的一个轻量版本，少了部分预装包，个人推荐 Miniconda。
1.2 安装
- Anaconda 官网：
Download Anaconda Distribution | Anaconda
- Miniconda 官网：
具体的安装过程和使用在互联网上都可以很容易的搜索到，这里我就不过多的赘述了。
1.3 常用命令
| 命令 | 解释 |
|---|---|
| conda env list | 列出所有环境 |
| conda activate env_name | 激活环境 |
| conda create -n env_name python=3.10 -y | 创建一个 Python 版本为 3.10 的环境 |
| conda create -n env_name -f environment.yml | 依据环境配置文件创建环境 |
| conda deactivate | 退出环境 |
| conda remove -n env_name —all | 删除环境 |
| conda create -n new_name —clone old_name | 克隆一个环境 |
| conda env export > environment.yml | 导出环境配置文件 |
| conda install pkg_name | 下载包 |
| conda remove pkg_name | 卸载包 |
| conda list | 列出当前环境下的包 |
| conda update conda | 更新 conda 版本 |
| conda config show | 查看 conda 配置 |
| conda config —add / —set | 添加/设置 conda 配置 |
二、PyTorch 的安装
2.1
结语
深度学习环境的配置是学习深度学习的第一步，很好的理解这两个工具是安装环境、复现代码所必需要的。