记录一些命令的使用语法
记录一些自己经常用到的又时常忘记的linux command Conda conda env list //当前有哪些环境 conda deactivate //退出当前环境 conda list //当前环境安装了哪些package conda remove -n xxx --all //删除xxx环境 conda create -n xxxx //新建一个环境 conda activate xxx //激活某个环境 ~/.conda/envs 目录下存放着所有环境 conda 加速 https://blog.csdn.net/weixin_30218749/article/details/155289146 https://zhuanlan.zhihu.com/p/628870519 能不能混用 pip 和 conda？ 技术上可以，但强烈不建议对同一个库同时用两种方式安装。比如先 conda install numpy，再 pip install numpy，很容易出问题💥。 ✅ 正确做法：优先用 conda 装；conda 没有的再用 pip 补充，并记录在 requirements.txt 中。 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/?_gl=11upgtxt_upMQ.._gaNjE4NTg0MTIwLjE3NzYwMTE1Mzc._ga_469Y0W5V62*czE3NzYwMTE1MzckbzEkZzEkdDE3NzYwMTQxMzYkajQwJGwwJGgw nvidia-smi 显示cuda 版本为13.0 激活环境，然后安装 torch conda activate d2l pip install torch==2.9.0 torchvision==0.24.0 torchaudio==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 python venv 新增一个名称为ai_env环境(会在当前目录下新建一个ai_env目录) python3 -m venv /home/fangqing/ai_env 激活环境 source ~/ai_env/bin/activate 此时shell会出现一个ai_env环境的前缀 fangqing@spark-dec6:~$ source ~/ai-env/bin/activate (ai-env) fangqing@spark-dec6:~$ 退出环境 deactivate venv 是 Python 自带轻量环境，conda 是跨语言全能环境，日常小项目用 venv，数据科学 / 深度学习用 conda。 venv 只能用当前系统的python 版本， conda可以随便装python版本，能换python版本 ...