conda

问题描述： "connect to HTTPS URL because the SSL module is not available." #截图如下，提示ssl模块异常 问题解决： 　　 出现此问题主要是conda环境变量没设置正确，假定在安装的时候勾选项就不会出现类似的问题！ #截图如下 如果遗漏则补救方法如下 在window中系统环境变量path新增3行 C:\Miniconda3 C:\Miniconda3\Scripts C:\Miniconda3\Library\bin ###存在openssl.exe 再次打开pycharm添加conda解释器 借鉴： https://blog.csdn.net/submarineas/article/details/91142067 来源： https://www.cnblogs.com/xiaochina/p/12219865.html

Conda是一个开源、跨平台的包管理和环境管理的软件。安装软件包时能自动解决相关依赖，多环境能提供完全独立的编程环境，比如不同的Python版本等。Conda简直是Python编程学习管理的神器。 常用命令 操作 命令 列出已安装的包 1 conda list 查询可用包 conda search $PN 安装包 conda install $PN 更新包 conda update $PN 删除包 conda remove $PN 清除安装包缓存 conda clean -a 列出已有的环境 conda info -e or conda env list 创建环境 conda create -n $EN [python=*] 激活环境 2 conda activate $EN 关闭环境 conda deactivate 删除环境 conda remove -n $EN --all or conda env remove -n $EN 查询时显示包地址 3 conda config --set show_channel_urls yes 注释： $PN 即PACKAGE_NAME 软件包名称， $EN 即ENVIRONMENT_NAME 环境名称。 一般直接进入相应环境再做包管理，命令中亦可指定，只需添加 --name $EN 包很多时可以使用管道过滤查询，如Windows中可使用

环境：ubuntu16.04 首先获取软件包 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 切到下载的环境下执行命令 bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh (一路默认输入y即可) 设置环境变量 vim /etc/profile或者vim ~/.bashrc (当前用户的.bashrc文件) 在文件底部添加如下路径： export PATH=$PATH:anaconda安装路径/anaconda3/bin 使环境立即生效 source /etc/profile 或者 source ~/.bashrc conda create -n py2 python=2.7 anaconda 测试是否成功 当输入：conda，出现以下界面就成功了 安装包：conda install 包名 更新包：conda update 包名 更新所有包：conda update --all 此时默认python就是anaconda中自带的python3.7，如果想要python2与python3同时存在，则新创建一个2的环境 命令如下： conda create -n py2 python=2.7 等待下载完成 激活环境： source activate py2 退出环境：

　　pytorch地址： https://pytorch.org/get-started/locally/ 1.创建一个从打虚拟环境并激活它 1 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y 2 conda activate open-mmlab 2.安装官方说明安装pytorch和torchvision，例如： conda install pytorch torchvision -c pytorch pytorch官网的输入是： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 若遇到以下 错误 ： 解决方法： 　　a.更改镜像：因为官网的速度实在太慢太慢了 添加清华镜像 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 --set show_channel_urls yes 添加pytorch镜像 conda config --add channels

1, 如果anaconda装在了C盘，可能conda 的默认环境和缓存默认路径就会在C盘中，可用：conda info命令来看。 conda环境和缓存的默认路径（envs directories 和 package cache）可以更改到其他盘： 示例代码： // 配置示例 channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true envs_dirs: - D:\data\xxx\Miniconda\envs - C:\Users\xxx\AppData\Local\conda\conda\envs - C:\Users\xxx\.conda\envs - C:\ProgramData\Anaconda\Miniconda3\envs pkgs_dirs: - D:\data\xxx\Miniconda\pkgs - C:\Users\xxx\AppData\Local\conda\conda\pkgs - C:\Users\xxx\.conda - C:\ProgramData\Anaconda

　　最近在Linux服务器上配置项目，项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow，而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU。 　　在服务器上装环境，如果重新开始，就需要下载很多依赖包，而且如果直接在系统上安装包，可能会和服务器上的其他包发生冲突，因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包。Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载，速度比较快，选择对应的版本就可以了　　https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 。我需要下载python3.6对应的Anaconda可以对照下面这张图片来查看，选择Anaconda3-5.2.0版本就可以了。(但是其实我下载成了anaconda2，不过并不影响后续使用） 　　Anaconda下载之后会在~/.bashrc中添加一条环境变量。如果首次运行conda命令找不到，就source ~/.bashrc。 　　配置好Anaconda后，如果要创建虚拟环境，重新下载包也需要很麻烦的操作，而且需要对照以前的项目进行一一下载。这太捞了，我们考虑直接将本地项目的anaconda环境打包好上传到服务器上，就可以使用本地的虚拟环境了。具体做法是，首先到本地的Anaconda环境目录下，我的是/home/timber/anaconda2/envs