miniforge3和anaconda区别
时间: 2023-04-28 14:01:03 浏览: 115
miniforge3是一个轻量级的Python发行版,它是Anaconda的一个分支,主要针对科学计算和数据分析。与Anaconda相比,miniforge3更加轻量级,安装包更小,但是它仍然包含了许多常用的科学计算和数据分析库。另外,miniforge3的更新速度也更快,可以更快地获取最新的库和工具。总的来说,miniforge3适合那些需要一个轻量级的Python环境,但又需要使用科学计算和数据分析库的用户。而Anaconda则更适合那些需要一个完整的Python环境,包含了许多常用的库和工具的用户。
相关问题
m1下载anaconda
要在M1芯片的MacBook上下载安装Anaconda,由于Anaconda目前还没有适配M1架构的MacBook,所以我们需要安装Miniforge3来代替。以下是安装的步骤:
1. 首先,打开浏览器并访问Miniforge的官方网站。你可以在搜索引擎中搜索"Miniforge"找到官方网站。
2. 在官方网站上,找到与你的操作系统和位数相对应的Miniforge版本,并点击下载。
3. 下载完成后,打开下载的安装文件并按照提示进行安装。确保选择正确的安装路径和选项。
4. 安装完成后,打开终端或命令提示符,并输入以下命令以创建并激活一个新的环境:
```bash
conda create --name myenv
conda activate myenv
```
5. 接下来,通过以下命令安装所需的软件包,例如Python和其他常用工具:
```bash
conda install python
conda install numpy pandas matplotlib
```
6. 完成以上步骤后,你已经成功在M1芯片的MacBook上安装了Miniforge并创建了一个新的环境。现在,你可以在该环境中使用Python和其他所需的软件包。
请注意,由于Anaconda目前还没有适配M1芯片的MacBook,因此我们使用Miniforge3作为替代方案。Miniforge3是一个基于Anaconda的轻量级发行版,具有类似的功能和工具集。希望这个解决方案可以帮助你在M1芯片的MacBook上使用Anaconda。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MacBook m1 安装anaconda与pycharm](https://blog.csdn.net/weixin_48077303/article/details/118073063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Macbook air m1安装python/anaconda全过程](https://blog.csdn.net/weixin_44513971/article/details/114730241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
yolov8环境搭建miniforge
* yolov8环境搭建
* Miniforge
* 轻量级Anaconda替代
* 步骤
* 1. 下载安装Miniforge
* 2. 创建虚拟环境
* `conda create -n yolov8 python=3.8`
* 3. 激活环境
* `conda activate yolov8`
* 4. 安装依赖
* PyTorch, torchvision, cuDNN
* `conda install ...`
* 5. 其他依赖
* opencv-python, numpy
* `conda install ...`
* 6. 安装YOLOv8
* `pip install yolov8[all]`