Miniconda的使用

本随笔内容包括安装，设置虚拟环境，修改路径，唤起，查看和编辑虚拟环境等。

人在海外，国内因为被墙等原因获取包的步骤不同。

 

• 安装

# Retrieve Miniconda:
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# Install Miniconda:
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

在实际安装中会出现协议，选“yes”.

漫长的安装后，会问俩个问题：

（1）询问安装路径。一般都是安装在home路径下。这里可以自定义。但如果不在home下，需要在 . bashrc 文件中  export PATH 到自己的安装路径

（2）是否需要每次进入服务器都  init conda（也就是自动唤起最基本的bash虚拟环境）。根据需要选yes 或no。我选了no。所以之后在 . bashrc文件中自定义了唤起命令行。

安装完后可以用：

conda --version

查看是否安装成功以及版本

 

• 修改miniconda的路径，输入

 vim ~/.bashrc    或   nano ~/.bashrc

找到一栏： 

# <<< conda initialize <<<

在下面添加或修改miniconda3的安装路径。比如

export PATH=/liu/software/miniconda3/bin:$PATH

保存后记得source，这样在shell里输入 conda 系列命令后不再出现命令行找不到的error

 

• 创建虚拟环境

 格式： conda create -n (name of your env) (一些附加要求比如设置python，或者一个组合脚本设置复数的安装包)

比如：

conda create -n myenv python=3.8

 创建一个名为myenv的环境，虚拟环境中python版本为3.8。安装过程中conda会下载包并安装。再比如

conda env create --name alphafold_non_docker -f environment.yml

创建一个alphafold_non_docker的环境。虚拟环境的包根据environment.yml中要求的配置安装。

 

• 唤起，查看和编辑

 在成功创建虚拟环境后，进行唤起和查看或编辑。

在唤起之前可以通过：

conda update -n base conda

 对conda中base这个环境中的包update。

唤起的命令有多种，比如：

conda activate alphafold_non_docker（name of your env）    或者
source activate alphafold_non_docker(name of your env)

唤起成功后会看到最前面出现括号，括号内是唤起的环境名，比如：  (alphafold_non_docker)liu253@lecun: 

退出当前环境：

deactivate

 

查看conda已安装的包：

conda list

会列出环境以及环境中的包。

 

查看有哪些虚拟环境：

conda info --env

 

通过pip安装一些包，比如numpy：

pip install numpy    或者

pip3 install numpy（如果安装了pip3，python version3.7之后）    或者

pip install -U pandas==0.22.0     #安装指定版本第三方库     或者

pip install --upgrade "jax[cuda]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html

 

删除环境：

conda remove -n myenv(name of your env) --all

 

包的管理，以pandas为例：

#添加路径：

conda config --add channels https://mirror...

conda config --set (PATH) yes

 

#查找可安装的包

conda search pandas

#更新包

conda update pandas

#卸载包

conda remove pandas

conda uninstall pandas

 

卸载miniconda3，定位到miniconda安装文件夹

rm -rf miniconda3

修改 .bashrc 文件，将conda相关的语句用#注释。最后重新 source .bashrc.

 

• 其他方面的处理：导出环境

conda env export > environment.yaml    #只导出通过conda install安装的包

pip freeze > requirements.txt    #导出pip install的包