目录安装把anaconda的路径配置到系统环境变量中默认base环境新建虚拟环境对虚拟环境中安装额外的包配置国内镜像源清华源：中科大源:与他人分享虚拟环境的配置安装下载地址Indexof/默认目录/Users/shengze/miniconda3把anaconda的路径配置到系统环境变量中在mac终端中，可以输入echo$PATH用来查看系统当前的所有环境变量。echo'exportPATH="/Users/shengze/miniconda3/bin:$PATH"'>>~/.zshrc激活命令：source~/.zshrc输入conda--versioncondaenvlist默认base环
[前言]切换不同版本cuda前提须安装多个版本的cudacuda安装可参考CUDA的下载与安装，去Nvidia官网下载安装所需的cuda版本[基于Windows下切换不同版本cuda]：1.修改系统环境变量方法可以参看【CUDA】win10切换不同版本的CUDA，此方法适用于长时间更换cuda版本，若仅需在某个虚拟环境（env）中切换成对应版本，可参照第二点方法2.编写脚本切换cuda版本详细可以参看conda官方文档Windows下设置环境变量 ①由Cmd或Prompt定位到需要切换cuda版本的虚拟环境（env）下：cdC:\ProgramData\Anaconda3\envs\env#
conda的安装和卸载针对ubuntu20.04ubuntu20.04是“西柚云”主要使用的操作系统西柚云官网文章目录conda的安装和卸载安装卸载重装安装下载conda的安装脚本（这里使用清华大学的镜像）cd~#推荐将conda安装在家目录下wget-chttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh执行脚本bashMiniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh阅读并同意使用conda的相关协议，不停地回车然后输入yes再回
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1、conda配置镜像源：使用conda进行安装时，访问的是国外的网络，所以下载和安装包时会特别慢。我们需要更换到国内镜像源地址，这里我更换到国内的清华大学地址。（永久添加镜像）Windows和Linux对于conda修改镜像源的方法一样查看anaconda中已经存在的镜像源condaconfig--showchannels添加镜像源(永久添加)condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.t
1、conda配置镜像源：使用conda进行安装时，访问的是国外的网络，所以下载和安装包时会特别慢。我们需要更换到国内镜像源地址，这里我更换到国内的清华大学地址。（永久添加镜像）Windows和Linux对于conda修改镜像源的方法一样查看anaconda中已经存在的镜像源condaconfig--showchannels添加镜像源(永久添加)condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.t
写在前面：此为一种解决方案，可能不适用所有情况，欢迎大家补充。虚拟环境：这里值得是使用conda-createenv_name创建的虚拟环境env_nameconda安装的虚拟环境的位置：这里值得是可以condaactivateenv_name的env_name在本机上的文件路径一种确定conda安装的虚拟环境的位置的方法（1）确定conda的安装位置。如下图，使用whereisconda命令。如图：conda安装在/home/fujun/anaconda3下边。（2）conda安装的虚拟环境位于envs中。下图中安装了py361、py362、py372和py390几个虚拟环境。
文章目录总结1.默认路径下创建新环境2.指定路径下创建环境3.一些常见问题（jupyterkernel）总结cdCronKGQAcondacreate--prefixF:\condaenv\env_namepython=3.8创建环境activateF:\condaenv\env_name激活环境condaremove-nenv_name--allcondaremove-pF:\condaenv\env_name--all删除环境condadeactivate退出当前环境可以尝试手动给该环境创建一个kernel先使用jupyterkernelspeclist查看Conda中有几个kernel默
文章目录总结1.默认路径下创建新环境2.指定路径下创建环境3.一些常见问题（jupyterkernel）总结cdCronKGQAcondacreate--prefixF:\condaenv\env_namepython=3.8创建环境activateF:\condaenv\env_name激活环境condaremove-nenv_name--allcondaremove-pF:\condaenv\env_name--all删除环境condadeactivate退出当前环境可以尝试手动给该环境创建一个kernel先使用jupyterkernelspeclist查看Conda中有几个kernel默
首先你要提前安装好Pycharm和Anaconda在电脑上首先你要提前安装好Pycharm和Anaconda在电脑上，Anaconda在安装时会配置好一个python环境和带上很多python的第三方库，可以利用conda自带的python环境而不用另外给pycharm配置python环境.1、先在pycharm新建一个项目，选中如图所示的先前配置的解释器，再点击右边的那三个小点： 2、再点击左边的Conda环境，点击右边的三个小点在Anaconda文件中寻找解释器： 3、找到你在电脑上的Anaconda的安装路径，并且在这个目录下找到python.exe(在Tools下面），然后点击确认：
