MacM1-Miniconda相关合集

本机情况: MacBook Pro M1 Pro (2021,14-inch)

进入miniconda官网,找到macOS installers,根据需要的python版本选择命令行安装(bash)还是安装包安装(pkg)

• 命令行安装方法: 进入下载的bash目录下, 运行sh 下载的文件,按步骤安装即可
• 安装包安装方法: 下载好安装包后, 直接安装即可
  推荐第二种安装方式

依次运行即可

rm -rf $(conda info --base)
rm ~/.condarc
rm -rf ~/.conda

临时切换通道

conda install pytorch torchvision -c https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

长期切换通道

• 推荐生成.condarc文件后手动编辑文件内容，而不是通过命令行一个一个添加channel

• .condarc文件默认不生成，运行一下命令就可以在用户目录下生成：conda config --set show_channel_urls yes

在.condarc文件中复制以下内容（找不到该文件的可以conda info看看"user config file"的路径）

channels:
  - defaults
default_channels:
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    - 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
    simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

show_channel_urls: true

然后conda clean -i清除索引缓存

以上能用的情况下，不想麻烦事儿的可以不看下边内容了

以上用的是清华源，如果想切换北外、阿里云、中科大、上交镜像的话，可以将上面的https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda分别替换为：

https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda #(北外，清华的姊妹站)
https://mirrors.aliyun.com/anaconda #(阿里云，比较新，之前只有pypi镜像)
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda #(中科大:由于合规性Anaconda源目前已经无限期停止服务)
https://anaconda.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn #(上交)

此外，主域名也可手动替换：

# 清华镜像域名选择
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn # 自动选择
https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn # 只解析 IPv6
https://mirrors4.tuna.tsinghua.edu.cn # 只解析 IPv4
# 北外镜像域名选择
https://mirrors.bfsu.edu.cn # 自动选择
https://mirrors6.bfsu.edu.cn # 只解析 IPv6
https://mirrors4.bfsu.edu.cn # 只解析 IPv4
# 中科大域名选择
mirrors.ustc.edu.cn # 自动解析
ipv4.mirrors.ustc.edu.cn # IPv4 线路
ipv6.mirrors.ustc.edu.cn # IPv6 线路
cernet.mirrors.ustc.edu.cn # 教育网线路
chinanet.mirrors.ustc.edu.cn # 电信线路
unicom.mirrors.ustc.edu.cn # 联通线路
cmcc.mirrors.ustc.edu.cn # 移动线路
rsync.mirrors.ustc.edu.cn # Rsync 线路

因为conda config --add channels new_channel这个命令是往"channels"里面添加新通道

比如添加一个https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

但这样添加的话使用命令conda install pytorch -c pytorch会有问题，conda识别出-c给的参数不是URL会自动把通道补全变成https://conda.anaconda.org/pytorch/，依然访问源站，并没有用上tuna的镜像，然后有的博客就教不要加-c pytorch

意思是从添加的通道里面去找包，可是少数情况下其他包并不通用，都应该像custom_channels那种写法才对，推荐生成配置文件手动往里面编辑

如果非要手动添加通道，命令如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk/
 
# 要注意，conda config --add channels等价于conda config --prepend channels，
# 是在第一个channel前添加，即后添加的优先级高，优先在其中搜索。
 
# 换回默认源的命令：
conda config --remove-key channels

额外一点知识：

同时传入两个通道时优先级逐渐降低
e.g. conda install scipy -c conda-forge -c bioconda
使用–override-channels仅搜索指定的频道，忽略.condarc中配置的任何通道，也忽略了默认通道
e.g. conda install scipy -c bioconda --override-channels
想换回默认源删除配置文件就行

临时使用

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
# 不行的话加参数 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

长期使用

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

长期使用也可以创建用户目录下的配置文件(~/.pip/pip.conf or C:Usersxxpippip.ini)，填入下面内容：

[global] 
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 清华镜像，可以换成其他的镜像
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn # 添加清华源为可信主机，要不然可能报错
disable-pip-version-check = true # 取消pip版本检查，排除每次都报最新的
pip timeout = 120

国内pip镜像源：

清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
北外：https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple
阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

官网下可能会比较慢,可以设置镜像源

确保服务器安装Nvidia驱动, 通过nvidia-smi查看cuda驱动版本
安装GPU版本时,要确保服务器cuda驱动版本兼容你所安装的cudatookit版本
推荐conda安装

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

更改名称

1. 新建一个新的环境，克隆原环境
   conda create -n --clone
2. 删除原环境
   conda env remove -n --all
3. 激活新环境
   conda activate

导出及导入环境

1. 切换到要导出的环境下
   conda activate
2. 导出
   conda env export > env_filename.yaml
3. 导入
   conda env create -f env_filename.yaml