Install MiniConda

conda会维护各个包的依赖，但是太严格了，我不喜欢

有的包只发了conda我也不得不用conda了

装个python方便一点，其他的包能用pypi就用pypi，

Quick Start

Get a Installer

我用的Linux

下载的是清华源的 Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh

下载下来是个.sh就是安装包

$> bash Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh -h
usage: Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh [options]

Installs Miniconda3 py39_4.12.0

-b           run install in batch mode (without manual intervention),
             it is expected the license terms are agreed upon
-f           no error if install prefix already exists
-h           print this help message and exit
-p PREFIX    install prefix, defaults to /root/miniconda3, must not contain spaces.
-s           skip running pre/post-link/install scripts
-u           update an existing installation
-t           run package tests after installation (may install conda-build)

-b batch mode就是无交互直接解压到安装目录
-p prefix 就是就是安装路径，默认安装到/root/miniconda3

Install

bash Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh就进入交互式安装

我就直接bash Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b安装完成

安装完成后会有一个base环境。里面是python3.9, 因为安装包下的就是py39的

所有和conda有关的都在/root/miniconda3里面，所以如果想删掉miniconda直接把这个目录删掉就行了

Setup With Bash

刚刚只是解压出来，并没有把conda加到PATH里

1	$ /root/miniconda3/bin/conda init bash

这个会修改.bashrc，下次进入的时候就自动把conda加到PATH下

也可以init zsh等其他shell

最后显示要重新打开shell(自己source一下也行)

再次打开后发现bash最前面多了一个(base)表示在base环境下

配置conda

修改HOME 下的.condarc，主要就是改了conda源

这里放一个我自己的

default_channels:
  - https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - 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://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/
  pytorch: https://mirror.sjtu.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-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

channels:
  - defaults

用的是sjtu源还比较快，就是有时候网站不开。

Install Packages

建议不动原来的base环境，后面再装可能会和base环境里的冲突。

Create new ENV

1	$ conda create -n myenv python=3.9 -c pytorch -c conda-forge

-n 环境名

-c 指定custom_channels，对应配置里的 channels字段，是个列表，可以多个

Install Anything

以 nvidia cudatoolkit 为例

如果环境里已经有driver了cudatoolkit可以用conda装，

conda也方便在同一个机器上共存不同版本的cuda

cuda有driver版本要求，新的cuda需要新的driver，也就是说最新的driver可以运行全部版本的cuda

nvidia-smi查看driver版本

cuda 兼容性文档

The version of the development NVIDIA GPU Driver packaged in each CUDA Toolkit release is shown below.

Cuda	Linux	Windows
CUDA 11.8 GA	>=520.61.05	>=522.06
CUDA 11.7 Update 1	>=515.48.07	>=516.31
CUDA 11.7 GA	>=515.43.04	>=516.01
CUDA 11.6 Update 2	>=510.47.03	>=511.65
CUDA 11.6 Update 1	>=510.47.03	>=511.65
CUDA 11.6 GA	>=510.39.01	>=511.23
CUDA 11.5 Update 2	>=495.29.05	>=496.13
CUDA 11.5 Update 1	>=495.29.05	>=496.13
CUDA 11.5 GA	>=495.29.05	>=496.04
CUDA 11.4 Update 4	>=470.82.01	>=472.50
CUDA 11.4 Update 3	>=470.82.01	>=472.50
CUDA 11.4 Update 2	>=470.57.02	>=471.41
CUDA 11.4 Update 1	>=470.57.02	>=471.41
CUDA 11.4.0 GA	>=470.42.01	>=471.11
CUDA 11.3.1 Update 1	>=465.19.011	>=465.89
CUDA 11.3.0 GA	>=465.19.011	>=465.89
CUDA 11.2.2 Update 2	>=460.32.031	>=461.33
CUDA 11.2.1 Update 1	>=460.32.031	>=461.09
CUDA 11.2.0 GA	>=460.27.031	>=460.82
CUDA 11.1.1 Update 1	>=455.32	>=456.81
CUDA 11.1 GA	>=455.23	>=456.38
CUDA 11.0.3 Update 1	>= 450.51.06	>= 451.82
CUDA 11.0.2 GA	>= 450.51.05	>= 451.48
CUDA 11.0.1 RC	>= 450.36.06	>= 451.22
CUDA 10.2.89	>= 440.33	>= 441.22
CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)	>= 418.39	>= 418.96
CUDA 10.0.130	>= 410.48	>= 411.31
CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)	>= 396.37	>= 398.26
CUDA 9.2 (9.2.88)	>= 396.26	>= 397.44
CUDA 9.1 (9.1.85)	>= 390.46	>= 391.29
CUDA 9.0 (9.0.76)	>= 384.81	>= 385.54
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)	>= 375.26	>= 376.51
CUDA 8.0 (8.0.44)	>= 367.48	>= 369.30
CUDA 7.5 (7.5.16)	>= 352.31	>= 353.66
CUDA 7.0 (7.0.28)	>= 346.46	>= 347.62