Miniconda

为什么选择Miniconda

1. 工程运行环境无缝迁移，节约时间，避免重复劳动
2. 目标机器无网络连接
3. 为了变得更加高效、专业

Miniconda下载

南京大学镜像站

Miniconda安装

Windows环境

默认安装，使用Anaconda Prompt (miniconda3)

Linux环境

默认安装，默认处于base环境。也可以之后添加在.bashrc中，eval "$(/home/admin/miniconda3/bin/conda shell.bash hook)"

Miniconda虚拟环境

换源

如同pip一样，更换国内源方便使用；参照Anaconda 软件仓库镜像使用帮助

配置文件路径

• Linux: ${HOME}/.condarc
• Windows: C:\Users<UserName>.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirror.nju.edu.cn/anaconda/cloud

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

新建/删除虚拟环境

执行命令 conda create -n env_name python=3.8.9，可以通过 python=3.8.9 指定Python具体版本。
若虚拟环境存在问题，执行命令 conda remove -n env_name --all 来删除虚拟环境。
执行命令 conda env list 确认虚拟环境新建。

除 base 以外的虚拟环境在 miniconda3 安装目录的 envs 下。

安装/卸载依赖

可能存在的巨量的重复劳动，缺少最基本的 requirements.txt 足以让任何人在任何时间恼火。
执行命令 conda install numpy 或者 pip install numpy 来安装第三方库；
执行命令 conda uninstall numpy 或者 pip uninstall numpy 来卸载第三方库。
执行命令 conda list 或者 pip list 确认第三方库是否安装或卸载。

笑话
最讨厌的事情之一，别人不给我requirements.txt
最讨厌的事情之二，别人找我要requirements.txt

打包

重要的一步，配置好的虚拟环境打包后可以分发给别人安装到具体的机器上，确保依赖环境正常。

1. 安装打包需要的工具，执行conda install conda-pack
2. 打包具体的环境，执行conda pack -n env_name -o env_name.tar.gz

虚拟环境的打包在执行命令的目录下。

解包

打包的虚拟环境解压到 miniconda3 安装目录的 envs 下。
注意：需要在 envs 下新建目录 env_name，将打包解压到 env_name 目录中

实际上新建/删除虚拟环境也可以通过直接添加/删除 envs 下的 env_name 目录达成。

启动/退出虚拟环境

执行命令 conda activate env_name 进入；执行命令 conda deactivate 退出当前虚拟环境。