Miniconda

平台内置的所有镜像都安装了Miniconda，安装路径为/root/miniconda3/。

创建虚拟环境

conda create -n tf python=3.7           # 构建一个虚拟环境，名为：tf
conda init bash && source /root/.bashrc # 更新bashrc中的环境变量
conda activate tf                       # 切换到创建的虚拟环境：tf

安装软件依赖

这里以安装tensorflow==1.15.0为例

# 切换conda虚拟环境后
conda install tensorflow-gpu==1.15.0     # conda会自动解析依赖安装tensorflow 1.15.0版本需要的cuda和cudnn，无需自己独立安装
# 安装完使用Python进行简单的测试：
import tensorflow as tf 
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log\_device\_placement=True))<br>print(sess.run(hello))

Notebook环境切换

如何在JupyterLab的Notebook中使用新的Conda环境

# 创建Conda新的虚拟环境（如已创建，请忽略！）
conda create -n tf python=3.7             # 构建一个虚拟环境，名为：tf
conda init bash && source /root/.bashrc   # 更新bashrc中的环境变量
# 将新的Conda虚拟环境加入jupyterlab中
conda activate tf                         # 切换到创建的虚拟环境：tf
conda install ipykernel
ipython kernel install --user --name=tf   # 设置kernel，--user表示当前用户，tf为虚拟环境名称

执行以上命令后，如果创建新的Notebook，那么可以选择名为tf的Notebook

如果是已有的Notebook

清除Conda虚拟环境

# 清除安装的环境
conda deactivate          # 退出当前(tf)环境到base环境
conda remove -n tf --all  # 清除tf环境

删除安装包和缓存

conda clean -y --all

安装虚拟环境到数据盘

执行以下命令设置将虚拟环境安装到/root/miniconda3/envs， 包缓存到/root/miniconda3/pkgs

mkdir -p /root/miniconda3/pkgs
conda config --add pkgs\_dirs /root/miniconda3/pkgs
mkdir -p /root/miniconda3/envs
conda config --add envs\_dirs /root/miniconda3/envs

验证是否生效

# 执行命令查看配置的路径是否在文件内容中
cat /root/.condarc