在Ubuntu中安装conda命令和pip冲突

可以通过在终端中输入以下命令来解决conda和pip的冲突：

conda config --set auto_activate_base false

这将禁用conda的自动激活环境功能，使得在终端中使用pip时不会与conda发生冲突。

相关问题

ubuntu20.04安装pytorch gpu

安装 PyTorch GPU 版本需要先安装 CUDA 和 cuDNN，然后再使用 pip 安装 PyTorch。以下是具体步骤：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN

首先需要安装 CUDA 和 cuDNN，可以参考 NVIDIA 的官方文档进行安装。需要注意的是，PyTorch 版本和 CUDA、cuDNN 版本有对应关系，需要根据 PyTorch 官方文档中的说明选择对应的版本。

2. 创建虚拟环境

推荐使用 Anaconda 创建虚拟环境，可以避免与系统环境冲突。可以使用以下命令创建一个名为 pytorch 的虚拟环境：

   conda create --name pytorch python=3.8

3. 激活虚拟环境

创建完虚拟环境后，需要激活虚拟环境才能在其中安装 PyTorch。可以使用以下命令激活 pytorch 环境：

   conda activate pytorch

4. 安装 PyTorch

在激活虚拟环境后，可以使用 pip 安装 PyTorch。可以使用以下命令安装最新版本的 PyTorch：

   pip install torch torchvision torchaudio

如果需要安装指定版本的 PyTorch，可以在命令中指定版本号，例如：

   pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

需要注意的是，PyTorch 版本和 CUDA、cuDNN 版本有对应关系，需要根据 PyTorch 官方文档中的说明选择对应的版本。

ubuntu已安装opencv4.2.0，再安装opencv3.2.0

对于已经安装了OpenCV 4.2.0的Ubuntu系统，安装OpenCV 3.2.0可能会引起一些兼容性问题。由于OpenCV版本之间的差异，同时安装多个版本可能会导致库文件和依赖项冲突。

如果您确实需要在同一系统上安装多个OpenCV版本，一种方法是使用虚拟环境，比如使用Anaconda来管理不同版本的OpenCV。您可以创建一个独立的虚拟环境，并在其中安装OpenCV 3.2.0。这样可以避免与现有版本的冲突。

以下是在Anaconda中创建和管理虚拟环境的一般步骤：

1. 安装Anaconda：访问Anaconda官方网站，下载适合您系统的Anaconda安装程序，并按照说明进行安装。

2. 创建虚拟环境：打开终端或命令提示符，运行以下命令创建一个新的虚拟环境（以"myenv"为例）：

   conda create -n myenv python=3.7

3. 激活虚拟环境：运行以下命令激活虚拟环境：

   conda activate myenv

4. 安装OpenCV 3.2.0：根据您的需求，选择适当的安装方法，例如使用pip安装或从源代码编译安装。请参考OpenCV官方文档或其他资源来获得安装OpenCV 3.2.0的具体指导。

请注意，使用Anaconda创建的虚拟环境将与系统的Python环境分开，并且可以独立地安装和管理不同版本的库和依赖项。您可以根据需要在不同的虚拟环境之间切换。

希望这些信息对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。