下载到根据自己本地python版本到官网下载https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers我本地是python3.8然后上传到Ubuntu服务器上，或者直接使用wget下载：wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_23.5.2-0-Linux-x86_64.sh2、安装到下载目录下执行：bashMiniconda3-py38_23.5.2-0-Linux-x86_64.sh按回车键查看协议按空格键到最底下，输入yes回车：安装过程中提示默认安装
安装Miniconda进入官网https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#macosx-installers下载M1版本官网下载太慢，进入清华镜像下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/注：进入终端输入uname-a可以知道自己是什么处理器，M1/M2芯片都是arm处理器，所以下载MacOSX-arm64版本下载完成后，在～/Downloads/目录下找到.sh文件，在终端输入shMiniconda3-py39_4.11.0-MacOSX-arm64.sh会弹出一个软件
一、WSL安装 1.安装条件 安装的操作系统最低要求为Windows10版本2004或者window11,Windows操作系统及具体版本查看办法为：点击键盘上的Windows徽标键，键入winver，如下图： 点击打开，即可查看Windows系统对应的版本。 2.启用WSL 启用Windows功能中的虚拟平台、适用于Linux的Windows子系统和Windows虚拟机监控程序平台，操作步骤如下： 打开控制面板->程序与功能->启用或关闭Windows功能，依次勾选上虚拟平台、适用于Linux的Windows子系统和Windows虚拟机监控程序平台，点击确定，而后重启计算机，操作
更新:我尝试了@user2258766关于miniconda的建议。它最初非常有前途。但是，当我安装了scipynumpymatplotlibsympy后，miniconda文件夹的大小迅速增长到1G。这是否意味着如果我想使用我提到的4个包，安装的最小大小是1G。为什么它们这么大？是否还有可能进一步缩小安装尺寸？--Scipy网站推荐了Anaconda。但它为我安装了很多不相关的包。是否有我可以使用的最小分布？我只想要Scipy、Sympy、Numpy和Maplotlib，不需要其他。另一个相关的问题是，为什么这些Python包之间存在如此多的依赖关系？我以前是用Java编程的，现在看
尝试使用virtualenv15.0.2设置虚拟环境时收到以下错误消息，但收到OSErrorsetuptoolspipwheelfailedwitherrorcode1。Newpythonexecutablein/Users/nathmorissette/projects/tutorial/venv/bin/pythonInstallingsetuptools,pip,wheel...Completeoutputfromcommand/Users/nathmorissett...rial/venv/bin/python-setuptoolspipwheel:Traceback(most
正在阅读这篇文章http://conda.pydata.org/docs/using/envs.html是否可以直接运行condapython而无需sourceactivatexxx？在VirtualEnv中，你可以找到python可执行文件的确切位置并运行类似这样的东西./path/to/my/venv/bin/pythonxxx.py然后xxx.py将在环境打开的情况下执行。在Crontab中编写one-linders很方便。我可以对anaconda/miniconda环境做同样的事情吗？我一直在Centos6.5上尝试这个，系统有python2.5太旧了。我用miniconda安
我刚刚在我的系统上安装/升级了以下软件包(MacOSX10.7.5，使用python2.7.11)。package|build---------------------------|-----------------enum34-1.1.2|py27_055KBidna-2.0|py27_0123KBipaddress-1.0.14|py27_027KBpyasn1-0.1.9|py27_054KBpycparser-2.14|py27_0147KBcffi-1.2.1|py27_0167KBcryptography-1.0.2|py27_0370KBpyopenssl-0.14|py
TL:DR:如何从base中删除所有已安装的包？我在baseconda环境中安装了一堆机器学习包。我现在已经为机器学习创建了一个ml环境，并希望通过删除那里安装的所有包来重置我的base环境。我试过:%activatebase%condauninstall-nbase--allCondaEnvironmentError:cannotremovecurrentenvironment.deactivateandruncondaremoveagain显然，我无法从当前环境中删除包(？!)，所以让我们先切换到我的ml环境:%sourceactivateml%condauninstall-nba
TL:DR:如何从base中删除所有已安装的包？我在baseconda环境中安装了一堆机器学习包。我现在已经为机器学习创建了一个ml环境，并希望通过删除那里安装的所有包来重置我的base环境。我试过:%activatebase%condauninstall-nbase--allCondaEnvironmentError:cannotremovecurrentenvironment.deactivateandruncondaremoveagain显然，我无法从当前环境中删除包(？!)，所以让我们先切换到我的ml环境:%sourceactivateml%condauninstall-nba
结合了两个视频和多篇博客，一边实操，一边整理而成。先给出两个参考视频地址：Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习-动手学深度学习v2@跟李沐学AIPython学习中Anaconda和Pycharm的正确打开方式@肆十二-一、Cuda篇(自选)用于使用本地显卡跑代码注意：集成显卡或者amd显卡基本上不可以安装cuda步骤，跟着沐神视频走就行直接到NVIDIA官网下载安装CUDAToolkit11.8Downloads二、Miniconda篇前置知识Miniconda和Anaconda的区别Miniconda：本质上是一个用来安装空的conda环境的安装器，它仅包含Conda和Co
