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notion-id: 7f842051-0b5d-44a7-8fa1-85d4af66ba16
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> [!note]+ # 下载
> 登录网址[`https://www.anaconda.com/`](https://www.anaconda.com/)
> 进入Products，选择**ANACONDA DISTRIBUTION，注意提示版本：****Individual Edition is now**
> 选择系统所需版本下载并且默认安装
> `安装完成后，注意将安装目录权限修改成everyone`
> 

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> [!note]+ # conda变更源
> **进入**[阿里云源](https://developer.aliyun.com/mirror/anaconda/?spm=a2c6h.25603864.0.0.2da34eb9nLtsOo)
> **进入**[**清华大学开源软件镜像站**](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)
> 查看是否存在 `~/.condarc`文件【可用Everything查找文件】
> 如果不存在使用代码创建
> ```javascript
> conda config --set show_channel_urls yes
> ```
> 文本框里面的文字进行**全部复制**，覆盖`~/.condarc` 文件里面原有的内容，保存：
> ![[IMG-20260516155647653.png]]
> 如果需要使用 `Conda` 安装 `PyTorch` ，需要在 `default_channles` 另外再加入一行并保存修改:
> ```shell
> https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
> ```
> ![[IMG-20260516155647778.png]]
> 确认保存之后，在终端中输入指令清除 `Conda` 的缓存:
> ```plain text
> conda clean -i
> ```
> 再次检查，使用命令查看 `Conda` 的配置
> ```plain text
> conda config --show
> ```
> 
> ---
> # 附录
> Conda 使用国内源安装 PyTorch 还是很慢
> PyTorch 官方提供的命令是
> `conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch`
> 
> 我们去掉 `-c pytorch `就可以重新起飞了，亲试有效！新的指令如下：
> `conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1`
> 
> Conda 安装本地包：
> 根据下载的包名，去到 清华大学开源软件镜像站 下载，将下载好的文件，放到目录 ~/anaconda/pkgs（这是anaconda默认的安装路径，如果安装的时候改了请试用您的安装位置代替指令中的【 ~/anaconda】即可），如果已经有同名文件，无脑覆盖掉即可，然后执行下面的命令即可完成安装：
> 注意：包的路径是绝对路径
> conda install --use-local [xxx.xxx](http://xxx.xxx/)

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> [!note]+ # 完全卸载
> 删除.condarc文件内容（不是删文件）
> Anaconda prompt下安装Anaconda-clean包：
> `conda install anaconda-clean`
> Anaconda prompt下执行：
> `anaconda-clean --yes`
> 运行安装目录下的 Uninstall-Anaconda3.exe 程序即可，这样就成功地将anaconda完全卸载干净了。
> 
> [!note]+ # 问题
> ```javascript
> 创建环境:
> conda create -n env_name python=3.7
> 
> 显示所有环境：
> conda env list
> 
> 切换到某个环境:
> source activate env_name
> 
> 查看config：
> conda config --show
> 
> 换回默认源：
> conda config --remove-key channels
> 
> 遇到warning: possible package resolutions (only showing differing packages):
> conda update --strict-channel-priority --all
> 
> 遇到卡在Solving environment: done不动：
> conda clean --all
> ```