🌟 前言: 对于数据科学、机器学习及Python开发者而言,Miniconda安装 是搭建隔离环境的黄金标准。然而,Ubuntu Conda配置 后若不更换 国内镜像源,下载速度常以KB计,本教程专为Linux新手设计,手把手带你完成从零到一的 Conda环境管理,彻底告别龟速下载。
访问Miniconda官方仓库或使用 wget 命令直接下载(推荐)。Miniconda安装 的核心是获取最新Linux x86_64版本:
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 若服务器在国外,下载极快;若慢则可先下载至本地再上传,后续将配置 国内镜像源 提速。
运行下载好的 .sh 文件:
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 按照提示:
Enter 浏览协议,一直按直到出现 “Do you accept the license terms?”,输入 yes。/home/你的用户名/miniconda3),直接回车。Do you wish the installer to initialize Conda? 务必输入 yes,这将自动完成 Ubuntu Conda配置 的环境变量写入。安装后必须使配置生效:
source ~/.bashrc 此时终端提示符前会出现 (base),表明 Miniconda安装 成功并自动激活了基础环境。
检查版本以确认 Ubuntu Conda配置 无误:
conda --versionpython --version 若显示版本号(如 conda 24.x, Python 3.12.x),则安装完美。
Conda默认源在国外,下载包极慢。必须立即配置 国内镜像源!推荐清华大学开源软件镜像站:
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/cloud/conda-forge/conda config --set show_channel_urls yes 也可添加中科大、阿里源作为备用,执行类似命令。此时你的 Conda环境管理 效率将提升数十倍。
💡 小贴士: 查看当前源配置:conda config --show channels;恢复默认源:conda config --remove-key channels。
若使用pip安装Python包,同样建议换源:
mkdir -p ~/.pipcat > ~/.pip/pip.conf << EOF[global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[install]trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cnEOF 创建一个名为 test_env 的新环境,指定Python 3.10:
conda create -n test_env python=3.10 -yconda activate test_env 安装numpy感受飞一般的速度:conda install numpy。得益于 国内镜像源,带宽将跑满。验证环境隔离:conda info --envs。
echo "export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrcconda config --set auto_activate_base false,重开终端即可。🎯 至此,你已彻底掌握 Ubuntu Conda配置、国内镜像源 添加及基础的 Conda环境管理。无论是运行PyTorch、TensorFlow还是普通Python项目,你的 Miniconda安装 都已准备就绪,从此包安装快如闪电。如有疑问,欢迎在评论区交流!
本文由主机测评网于2026-02-12发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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