当我们使用python进行人工智能相关代码的编写时，容易出现：不同库的转换较麻烦、出现库版本冲突等问题。
所以我们在进行程序编写时，可以使用conda进行环境的建立与分割，可以很好的解决我们做不同项目时的库的相关问题。
一、Miniconda如何安装？
1.下载miniconda
网址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
（选择适合自己电脑配置的进行下载）
2.安装
如果没有特殊的需求，建议选择”Just Me”，若选择”All Users”，安装过程中可能需要管理员权限。
选择路径安装（没有英文字符，不然可能会报错）
请注意：记住这个的安装路径，在以后的步骤中将会使用到这个路径
勾选第二项，并不建议勾选第一项，点击”Next”,等待几分钟，直到安装成功
3.环境变量配置
直接在搜索中查找“查看高级系统设置”，也可右键选择电脑-属性查看
点击“环境变量”
选择“系统变量”里面的Path，并“编辑”
添加如下三个：（前面的路径C:\miniconda应该设置为自己上文中提到的下载路径）
C:\miniconda\Library\bin
C:\miniconda\Scripts
C:\miniconda
添加完后，点击 确定！确定！确定！
如果没有点击确定，而是直接关闭，会有极大可能出现后续配置的各种bug。
二、Miniconda的内部配置
1.添加conda的镜像服务器
因为conda 在下载文件时要用到国外的服务器，速度一般会比较慢，我们可以通过增加一个清华的镜像服务器来解决。
打开cmd终端或者Anaconda Prompt（快捷键： win+r ：然后输入cmd，回车）。
分别粘贴下面两行代码（每粘贴一行回车确认）。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
2.创建python3.9虚拟环境
打开Anaconda Prompt（在开始菜单中可以找到），输入：
conda create –n py39 python=3.9
注：这里需要特别提醒，-和n之间没有空格；如果下载的不是python3.9版本，将python=()改成相应的版本，以下同。
“py39”可以替换为你想用的名称，按回车键执行代码，下同
安装工具包的时候可能需要安装一些其他的工具，如果系统提示 proceed ([y]/n)? ，输入y， 回车就ok。
尝试触发刚创建的这个环境，输入： activate py39
这里如果用的是其他的名字，输入“activate+名称”就可以了
如果命令行出现（py39）或者说是自己设定的名称，表示已经载入这个环境
例如：
可以选择查看 Python 的版本是否是我们刚创建的3.9版本，输入：python
不出意外的话，系统会反馈 python 的版本信息
输入：quit()
退出 python 环境（注意此处的括号为英文状态下输入的）
3.conda的其他常用代码
1、查看有哪些conda环境：
conda env list
2、进入某一个环境：
activate your_env_name(虚拟环境名称)
3、查看环境中的包：
conda list
4、安装包：
conda install [package]
例如：conda install tensorflow
5、删除某个包：
conda remove [package]
6、关闭虚拟环境：
source deactivate
7、删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
4.conda环境中安装pip
conda环境中，还需要用pip安装包，此情况下用pip需要注意：
1、在anaconda下用pip装包的原因：尽管在anaconda下我们可以很方便的使用conda install来安装我们需要的依赖，但是anaconda本身只提供部分包，远没有pip提供的包多，有时conda无法安装我们需要的包，我们需要用pip将其装到conda环境里。
2、用pip装包时候需要哪些注意事项？
首先，我们需要判断目前我们用的pip指令，会把包装到哪里，通常情况下，pip不像conda一样，他不知道环境，我们首先要确保我们用的是本环境的pip，这样pip install时，包才会创建到本环境中，不然包会创建到base环境，供各个不同的其他conda环境共享，此时可能会产生版本冲突问题（不同环境中可能对同一个包的版本要求不同）
在自己conda环境安装pip使用如下命令：
（进入环境后）
conda install pip
5.安装特定版本的包
conda用“=”，pip用“==”，文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-612591.html
conda install numpy=1.93
pip install numpy==1.93
总结
以上就是我目前总结的基础知识，如果有什么问题，欢迎补充。
希望我们都可以很好的管理好我们的conda环境。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612591.html
到了这里，关于Miniconda的安装与使用及pip在conda环境中的安装的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
