ubuntu安装anaconda，ubuntu下载anaconda
大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下ubuntu安装anaconda的问题，以及和ubuntu下载anaconda的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
Ubuntu下安装Anaconda的步骤(带图)
在Ubuntu系统中安装Anaconda的步骤如下：
首先，访问官网下载Linux 64-Bit(x86) installer的安装包，获取安装文件。
接着，来到终端，进入下载文件所在的路径，执行安装脚本:
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
按照提示，阅读并接受协议，然后输入'yes'来继续安装。在安装过程中，注意记录Anaconda将被安装的路径，后续设置环境变量时会用到。
安装完成后，检查终端中是否能输入'conda'命令。如果能，说明conda已经添加到环境变量，无需额外操作；若提示未找到命令，说明需要手动配置环境变量。
为了检查是否自动配置，运行 source~/.bashrc，如果看到与预期一致的输出，则说明配置已完成。若未自动配置，打开并编辑~/.bashrc文件（使用 sudo vim~/.bashrc，若vim未安装先安装），在文件末尾添加类似这样的行：
export PATH=/home/your_username/anaconda3/bin:$PATH
（请替换为你的实际安装路径）。保存并退出（Esc后输入:wq）。最后，运行 source~/.bashrc以更新环境变量，再次检查'conda'命令，确保配置成功。
至此，Anaconda的安装和环境变量配置已完成。现在你可以开始使用Anaconda进行数据分析和科学计算了。
Ubuntu系统下安装Anaconda3及配置
在Ubuntu系统中安装Anaconda3并进行必要的配置，以下是详细步骤：
首先，你需要下载Anaconda3的Linux版本，推荐从清华镜像站获取，比如Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh，将其保存在Ubuntu系统中的某个位置。
接着，打开终端并进入下载包所在的目录，使用命令进行安装。安装过程中，你可能需要确认安装（输入yes），直到安装成功。
安装完成后，为了确保conda命令能正常使用，检查环境变量是否已设置。如果未自动配置，需手动编辑~/.bashrc文件，增加环境变量路径，如export PATH="/home/xy/anaconda3/bin:$PATH"，并保存退出。然后，使用source~/.bashrc命令使更改生效，通过输入conda list或python命令进行验证。
对于pip和conda的镜像源，由于默认使用官网可能会导致下载速度慢，可以设置国内镜像源。例如，清华源，只需在终端运行相关命令进行设置，你会发现安装第三方包的速度显著提升。
最后，记得编辑.condarc文件，为conda安装操作设置国内镜像源。此外，Anaconda3还提供了管理虚拟环境等功能。
总的来说，这些步骤详细地指导了你在Ubuntu系统下安装Anaconda3并配置环境的过程。希望对你有所帮助！
Ubuntu18.04(一)安装Anaconda
Anaconda安装指南
在下载位置创建文件夹“anaconda”，将Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh文件放置于此。然后在anaconda文件夹中启动terminal，以管理员权限操作。输入安装文件夹名，比如anaconda3。接着，持续回车直到出现提示输入yes的画面，按yes继续。直到看到安装完成的画面，表示安装成功。
进行Anaconda的检查，确认base环境下安装的python版本为最新，即3.9。接下来，激活虚拟环境。由于Ubuntu自带python3（甚至包含python2），首次安装后需为虚拟环境中的python创建软链接。
激活虚拟环境后，重新进入python3，发现版本已变更为3.7，此时可开始安装PyTorch。使用pip安装，确保PyTorch的最新版本，目前为1.12。
安装完成后，检查是否成功安装。至此，Anaconda安装完成。
CUDA与CUDNN安装
安装前需确认是否已安装CUDA，Ubuntu 18.04默认安装的是CUDA 9.1，若需使用更高版本的PyTorch（如1.12），则应安装CUDA 10.2。
卸载旧版本CUDA，删除原有软链接后，从官网下载CUDA 10.2。下载完成后，开始安装。安装完成，终端会显示已安装。
在~/.bashrc文件中添加CUDA环境变量，验证安装是否成功。
接着，下载CUDNN并解压。将CUDNN文件复制到已安装的CUDA 10.2目录下。通过查看安装版本，确认CUDNN已成功安装。
多版本CUDA安装后，调整环境变量即可。
至此，深度学习环境配置完毕，测试结果显示已成功安装，如显示True。
