网站前置审批办理/seo平台代理

0. conda 版本控制和环境迁移

基本用法查看当前环境中的所有软件

conda list 

进阶，导出环境中安装包的列表

方法1：

conda list -n nerf --export >conda_nerf_list.txt

安装导出的信息：

conda create -n nerf_new -file conda_nerf_list.txt

方法2：用conda env的export功能
导出想要导出的环境

conda env export -n nerf> nerf.yml

根据导出的yml文件创建环境

conda env create -f nerf.yml

根据导出的yml文件更新环境

conda env update -f nerf.yml

yml文件提供的信息更全面

1. 安装conda加速工具mamba

mamba是用于管理环境的工具，相比于conda 对包和环境的管理，mamba可以实现并行运算。相比于 conda，mamba 是用C++重写了 conda 的部分功能，运行效率显著提高，可以进行并行的下载，使用管理工具中的 libsolv，可以更快的解决环境依赖问题。mamba 的使用也比较简单，首先使用 conda 安装 mamba，后面所有用到 conda 的地方，都可以使用 mamba 替换即可.
conda 使用过程存在问题：

1. 下载速度特别慢
2. 一直在处理环境问题
3. 处理环境问题容易失败

mamba并未对conda重新实现，而是针对conda做了一些线性加速的步骤
4. 对conda install 改造，使得可以并行下载
5. 增加新功能

mamba
mamba安装

conda install mamba 

其他的安装直接使用 mamba 代替 conda 例如：除了 conda activate nerf在之外 都可以替代！！！

mamba install fastqc

查看环境之间的依赖关系
我依赖了谁

mamba repoquery depends -t samtools

谁以来了了我

mamba repoquery whoneeds -t python

2. conda install version

查看有哪些可以安装的版本,不之地你个版本的情况下，安装最新的版本

conda search fastqc

安装指定版本的软件

conda install fastqc==0.11.7

conda多个软件一起安装

conda install -y fastqc niltiqc

安装软件版本升级

conda update fastqc

3. Anaconda 镜像使用帮助

清华大学开源软件镜像站

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表，更多第三方源可以前往校园网联合镜像站查看）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

添加命令

conda config --add

#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

#显示检索路径

conda config --set show_channel_urls yes

#显示镜像通道

conda config --show 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/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clouddeepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

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

运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。

4. error deal

【pip】快速解决 pip 下载安装超时问题 (ReadTimeoutError)

pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

参考blog