conda 基本用法

好久不用超算服务器了，今天远程登陆一下，发现以前写的代码都不能运行了。鼓捣半天，忽然想起来，需要设置 conda 环境才行。写此小结，汇总一下 conda 的基本用法。

很久以前安装 python 的时候，照猫画虎地按照网上的教程安装了 conda。我当时并不明白这个工具的真正用途。后来有同事给我详细介绍了这个工具的来龙去脉，我才恍然大悟。

打开命令行窗口

首先这个是 python 的一个工具，当然，据说 python 之外也可以用。我用的这台超算服务器中的 conda 是同时安装的，具体安装过程就不赘述了。安装 conda 后，进入命令行窗口，命令行提示符会显示 (base)字样。我的机器的控制台是下面这个样子：

看提示，这台老掉牙的服务器安装了 8 块 K80 GPU 卡，拥有大约 4 万个 cuda 核，大约能提供 70T 单精度算力。虽然性能比我们的主力机型差一个数量级，但用来验证一些理论设想，这个配置还是绰绰有余。

base 环境是一个基础环境。我们可以根据需要创建自己的工作环境。

查看已定义的 conda 环境

用下面命令查看 conda 的可用环境：

$ conda env list
1

机器显示如下：

我想起来了，上次使用机器我创建了一个叫做 yolo 的环境，其中安装配置了 pytorch 相关的库。

激活环境

用下面的命令激活环境：

$ conda activate yolo
1

机器显示如下：

命令行提示符 (base) 变成了 (yolo)。

这时在 python 环境下使用 pytorch 就畅通无阻了，因为在这个环境下我已经安装了配套的库。

其他

conda 环境与虚拟机、docker 容器之类的工具基本思想是一样的，允许在基本的运行平台上定制安装需要的内容，然后保存该定制安装，以后需要的时候激活即可。