linux虚拟机下载miniconda

在Linux系统上下载Miniconda（一个轻量级的Python发行版，包含了conda包管理器），你可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端：点击左上角的"活动"按钮，搜索并打开“终端”应用。

2. 访问Miniconda官网：在终端里输入`curl -L https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh | bash` 这条命令，并按回车键。这会从Anaconda的官方网站下载最新版本的Miniconda安装脚本。

3. 安装过程：脚本运行后会让你选择安装位置，默认通常是 `/usr/local/miniconda3`。按照提示，可以接受默认设置，或者按下Enter直接继续。然后跟随屏幕上的指示完成安装。

4. 配置环境变量：安装完成后，通常需要添加Conda到PATH环境变量。可以编辑~/.bashrc 或者 ~/.bash_profile文件，在最后添加一行类似于 `export PATH="/usr/local/miniconda3/bin:$PATH"`。

5. 刷新环境：关闭并重新打开终端，或者输入 `. ~/.bashrc` (如果是.bash_profile，则为`. ~/.bash_profile`) 来使更改生效。

现在，你就已经在Linux虚拟机上成功安装了Miniconda。你可以通过`conda --version`检查是否安装正确，并开始使用它创建、管理和更新Python环境。

相关问题

虚拟机下载miniconda

要在虚拟机上下载Miniconda，你可以在命令行中使用wget命令。例如，你可以输入以下命令来下载Miniconda的Linux版本：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.8.2-Linux-x86_64.sh

注意，你可以在官方网站上查找所需的Miniconda版本，并将其替换为上述命令中的链接。

我想在虚拟机上用conda安装CUDA 10.0 cudnn 7.2和Setup库，应该输入怎样的命令

要在虚拟机上通过Conda安装CUDA 10.0、cuDNN 7.2和相关的Setup库，你需要按照以下步骤操作：

首先，确保你的系统已经安装了Anaconda或Miniconda，这是Conda的默认包管理器。

1. 更新Conda到最新版本：

conda update conda

2. 创建一个新的环境，假设名为cuda100，其中包含CUDA和cuDNN：

conda create -n cuda100 python=3.6 # 或者你的Python版本
conda activate cuda100

注意：这里指定Python版本是为了匹配兼容性，实际取决于你的项目需求。

3. 安装CUDA：
由于CUDA和cuDNN的安装通常需要下载官方二进制包并手动配置，这一步骤可能因操作系统（如Windows、Linux或MacOS）、CUDA版本和Conda环境的具体差异而异。建议访问NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）获取对应版本的CUDA安装脚本。然后，在终端中运行安装程序，确保它将CUDA添加到系统路径，并记录好`lib64`或`lib`路径，因为接下来需要配置。

4. 下载cuDNN。同样地，访问cuDNN官网（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载cuDNN版本，安装后记录`include`和`lib`目录。

5. 配置环境变量。例如，在Linux环境下，你可能需要编辑`~/.bashrc`文件，添加类似下面的内容：

   export CUDA_HOME=/path/to/cuda
   export CUDNN_INCLUDE_DIR=/path/to/cudnn/include
   export CUDNN_LIBRARY_DIR=/path/to/cudnn/lib

6. 使用Conda安装cuDNN的PyTorch绑定（如果适用），例如对于cuDNN 8.0：

   conda install cudatoolkit=10.0 -c anaconda
   conda install cudnn=8.0 -c pytorch -c anaconda

7. 最后安装Setup库，如果你指的是某个特定的库比如`torchvision`, `scikit-image`等，可以这样做：

   conda install torchvision
   conda install scikit-image