ubuntu如何配置anaconda的环境

### 配置Anaconda虚拟环境

#### 下载并安装Anaconda
为了提高下载速度，推荐使用`wget`工具从清华大学的镜像站点获取Anaconda 3的安装文件[^4]。

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

执行安装脚本前，先给予其可执行权限：

chmod +x Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

按照提示完成安装过程。通常建议接受默认路径以便于管理。

#### 创建Python虚拟环境
创建一个新的Conda虚拟环境时可以选择指定Python版本号。例如，要建立名为`myenv`且基于Python 3.7.x 的新环境，则输入如下命令[^3]:

conda create -n myenv python=3.7

这一步骤将初始化一个独立的工作空间，在其中可以安全地测试不同版本的应用程序而不会影响到系统的其他部分[^1]。

#### 激活与停用虚拟环境
激活刚刚创建好的虚拟环境可通过下面这条简单的命令实现:

conda activate myenv

当不再需要该特定环境时，可以通过以下方式轻松退出它回到全局环境中去:

conda deactivate

#### 安装额外软件包至虚拟环境内
一旦进入了目标虚拟环境下工作之后就可以通过`conda install`来添加所需的库或框架了；比如想要在这个新的环境中加入PyTorch支持的话就应当这样做:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

注意这里的CUDA Toolkit版本应根据实际硬件情况调整选择最合适的选项。

#### 使用国内源加速依赖项更新
对于位于中国的开发者来说，配置好本地化的仓库能够显著加快资源检索的速度。具体做法是在`.condarc`文件里增加一行指向清华或其他可信第三方提供的镜像链接作为首选服务器地址之一[^2]:

channels:
  - defaults
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main
custom_channels:
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

以上就是完整的Ubuntu下Anaconda及其相关组件的基础搭建指南。