ubunt下micromamba的安装

micromamba比conda更好用

前言

关于python的虚拟环境软件，最开始老师教的都是安装Anaconda,但是在使用conda的过程中，总感觉到不顺心，尤其是安装软件。大多时候都还不错，但是就是喜欢转圈圈，下载不动然后报错，最后给出些不清晰的信息。

所以一番寻找之后，发现了micromamba--一种在conda基础之上建立的更人性化的包管理软件。

micromamba

micromamba 是使用C++ 对conda包管理器的重实现。

最重要的是micromamba有着和conda一样的命令， 没什么学习成本就可以迁移到micromamba。

micromamba官方网址：Micromamba Installation — documentation

一、下载安装

这里我们下载安装micromamba。可以使用以下命令进行最新版micromamba安装

1. 下载：curl -Ls https://micro.mamba.pm/api/micromamba/linux-64/latest | tar -xvj bin/micromamba

   

   1. 如果上述命令无法下载micromamba，就先单独下载 wget https://micro.mamba.pm/api/micromamba/linux-64/latest
   2. 手动解压tar -xvf micromamba-1.5.1-1.tar.bz2

2. 配置shell环境变量：./bin/micromamba shell init -s bash -p ~/micromamba

   

3. 激活micromamba环境：micromamba activate

   

至此，安装成功。

二、为micromamba设置channels

和 conda不一样的是，使用micromamba必须手动设置channels，才能下载软件，这里我们使用清华源镜像。

1. 配置micromamba config prepend channels conda-forge

2. 获取配置文件micromamba config sources

3. 国内加速配置(设置清华源channels)：在用户目录创建.condarc文件，vim ~/.condarc，并写入channels：

    channels: 
      - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
      
      
   

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

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

5. 至此，就可以使用micromamba安装软件了。

   安装命令示例：1.

   micromamba create --name <env_name>

   micromamba activate <env_name>

   micromamba install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

注意【妙招】

使用micromamba管理虚拟环境后，pycharm下选择python解释器就只能通过手动设置python路径，很不方便，如下图所示：

但是当你安装完micromamba之后，再安装一个miniconda，那此时pycharm下，我们就能通过Conda环境快速找到我们创建的micromamba环境了！如下图所示：