前書き
Minicondaの公式ウェブサイト
Anacondaは、科学コンピューティング用のPythonディストリビューションであり、Linux、Mac、Windowsをサポートし、多くの一般的な科学コンピューティングおよびデータ分析Pythonパッケージが含まれています。
外国の遠い、遅いダウンロードとして、AnacondaインストールパッケージはTsinghuaミラーAnacondaダウンロードに行くことができます。
Minicondaは、Anaconda（632M + 3kM）の軽量代替品です。デフォルトでは、サイズが55M（+ 250M）のpythonとcondaのみが含まれますが、pipとcondaを介して必要なパッケージをインストールできます。
MinicondaインストールパッケージはTsinghuaミラーminicondaダウンロードになります。
海外でのダウンロードが遅い
この記事の内容は、VirtualBoxの下でWindows 10 proによってテストされています。コードはcmdではなく、AnacondaPrompotで実行されます。
Minicondaをダウンロードしてインストールします
miniconda Tsinghuaの最新バージョンを最初にミラーリングして、対応するインストールパッケージをダウンロードします。ここでは、Miniconda3-py38_4.8.3-Windows-x86_64.exeの下に
直接インストールされていました。デフォルトのコンダはシステムパスに追加されておらず、ここにはありません。リクエストしてください。インストール後、新しい列Anaconda3がメニューに追加されます。
このとき、Anacondaプロンプトを開き、次のコマンドを入力して、condaがシステムにインストールされ実行されていることを確認します。
conda --version
Condaには、インストールしたバージョン番号が表示されます。conda 4.8.3同様の説明が表示されます。ダウンロードしたバージョンが古すぎる場合は、次のように入力します。
conda update conda
Condaはバージョンを比較してから、インストール可能なバージョンを表示します。condaの新しいバージョンがある場合は、yを入力して更新します。
Proceed ([y]/n)? y
国内のミラーソースを構成する
よく知られている理由で、海外のウェブサイトはクラッシュ、爆発、停電、接続できないバグ（犬の頭）が多いため、国内のミラーソースを自分で構成する必要があります。絵画を構成しない場合は、科学的にオンラインにしない限り、他のものをダウンロードします。フライドチキンが欲しいです。
既存のミラーソースを表示
conda config --show channels
Conda入力操作は、列構成の場所のプロファイルに表示され、メモ帳またはメモ帳++で開くことができます（conda config --set show_channel_urls yesファイルを再度生成した後に実行するファイルがない場合は.condarc ）。
以下を開いた後、ほぼ
その後次のすべてのTsinghuaミラー構成リスト（aliミックスイン）をコピーします（更新が速すぎて同期が難しいため、Tsinghuaは3つのパッケージpytorch-nightly、pytorch-nightly-cpu、ignite-nightlyを同期しません）
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
- https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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
保存後、AnacondaPython無料ウェアハウスを追加できます。
以下に示すように、clear cache indexを
実行しconda clean -iます。このインデックスは、ミラーで確実に提供されるようにするために使用されます。
Jupyterをインストールする
Anaconda Promptを開いて入力すると、pip install jupyterJupyterをインストールできます。ダウンロードが遅いと言わざるを得ません。幸い、ミラーは祝福されています
。そうしないと、Jupyterをダウンロードできません。インストール後、Jupyter：jupyter notebook
Exitを起動し、プロンプトでCtrl + Cを押します。
環境管理
condaの使用を開始すると、base。という名前のデフォルト環境がすでに存在します。ただし、プログラムを基本環境に配置する必要はありません。プログラムを相互に分離するために、別々の環境を作成します。
pytorch
https://blog.csdn.net/weixin_43031092/article/details/108415314