Anaconda安装教程:Linux服务器怎么用wget下载安装

 更新时间:2026年11月09日 10:09:15   作者:SzetoZeZe  
本文详细讲解Anaconda在Linux服务器上的安装步骤,包括wget下载、conda环境变量配置、虚拟环境创建与管理、更换清华镜像源等实用技巧,无论你是遇到conda命令找不到的问题,还是想加速包下载,这篇教程都能帮你快速解决,轻松上手Anaconda

Anaconda安装

下载安装文件

1) 如果想直接下载到本地,在通过ftp上传到远程服务器,请忽略一下操作

2) 如果服务器是联网的,可以直接通过wget命令直接下载服务器,操作如下:

我使用的linux系统ubuntu,使用的是wget命令进行的脚本文件下载,命令如下:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

执行安装

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

一路回车,直至让你输入yes或者no ,输入yes,然后在输入anaconda3,如下:

如果不想将anaconda默认安装在/root/anaconda3目录下,可以在这一步的时候,输入自定义的安装目录

配置conda命令可以全局使用

刚安装anaconda环境完成时,conda命令是无法使用的,需要进行全局配置,配置方法如下:

vi或者vim命令编辑~/.bashrc文件, 命令:vim ~/.bashrc 在文件末尾添加如下内容:

export PATH='anaconda的安装目录/bin:$PATH'

1. “ESC”退出编辑模式, ":"进入命令模式,输入wq!保存退出;

2.让修改生效,执行命令:source ~/.bashrc

3.此时,再任意路径下都可以使用conda命令了 conda更新使用以下命令:

conda update -n base conda

命令基本使用

查询当前所有虚拟环境

conda env list

创建虚拟环境

conda create -n env_name(环境名)python=X.X(python版本号)

激活/切换虚拟环境

conda activate env_name(环境名)

退出当前虚拟环境

conda deactivate

删除虚拟环境

conda remove -n env_name --all

在当前虚拟环境安装python包文件

conda install package-name1

也可以使用:

pip install package-name

在当前虚拟环境卸载python包文件

conda remove package-name

也可以使用:

pip uninstall package-name1

共享虚拟环境[将虚拟环境中所有的python依赖包及版本信息打包到环境配置文件中]

conda env export > xxxx.yaml

导入别人的虚拟环境配置文件到当前虚拟环境

conda env update -f=xxxx/xxxx/xxxx.yaml[虚拟环境配置文件所在的目录]

conda

进入 conda base 环境

conda activate base

退出 conda base 环境

conda deactivate

编辑 conda 环境变量

vim ~/.bashrc

cuda版本

nvcc --version

Ubuntu环境变量出问题

root@ubuntu:~# vimCommand 'vim' is available in '/usr/bin/vim'The command could not be located because '/usr/bin' is not included in the PATH environment variable.vim: command not found

解决办法

命令行输入

export PATH=/usr/bin:/bin

pip的使用

换国内镜像源

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ requests

安装包

pip3 install -r requirements.txt

Anaconda使用

  • Anaconda Navigator:用于管理工具包和环境的图形界面。
  • Anaconda Prompt:用于管理包和环境的命令行界面。
  • Jupyter Noterbook:基于Web的交互式计算环境,用于展示数据分析的过程,并且生成容易阅读的文档。
  • Spyder:Python集成开发环境,布局类似于Matlab。

配置

打开Anaconda Prompt

查看软件版本号

python --version #查看Python版本,这里是Python3
conda --version #查看conda的版

添加镜像

conda服务器在国外,使用速度非常慢,需要加入国内清华的镜像。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

更新conda

conda upgrade --all

配置Python2的编译环境(如果默认安装的是Python2,这里则需要配置Python3)

conda create -n python2 python=2.7


conda create -n python3 python=3.10

查看当前的编译环境

conda info --e

带*的是root默认的Python环境,这里我安装Anaconda的版本支持Python3,这里默认就是Python3.

切换编译环境

activate python2 # 切换Python编译环境至Python2
deactivate python2 # 退出环境
conda remove -n python2 --all # 删除环境

查看已经安装的packages

conda listconda install scipy # 安装scipy,安装在默认的Python环境中
conda install -n python2 numpy # 在Python2编译环境中安装numpy包

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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