PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: ******
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch,并且添加了清华镜像源,但还是由于网络原因下载失败,你只需要把-c pytorch去掉:
和苹果的app store, 手机的软件管家一样,linux 也提供了conda(miniconda)这样一个软件中心。
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理,甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题,所以我有必要给粉丝测试一下:
在国内连接 Anaconda 官方源速度非常慢。用官方源去安装、升级包,速度估计会抓狂,说不定还总是失败。
Conda类似于Linux的应用商店,一个方便的软件管理工具,适用于生物信息学软件,建议使用Miniconda
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本(这里的常用不代表你常用 微笑.jpg),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。
Linux的应用商店—CONDA 在Linux系统如何下载数据分析所需要的软件?答案:用conda。conda最Linux系统方便快捷的软件下载器,没有之一。它的作用就相当于App store,90%以上的软件都能搜到,一键安装。日常生信使用小而精的Miniconda即可 ------微信公众号:生信星球图片Conda的下载Being/Google搜索“miniconda 清华”图片进入https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/,可以看
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda(miniconda)并不陌生,而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器,其功能要比python自带的pip强大不少。
miniconda只包含了conda、python和一些必备的软件工具,主要负责生信领域。
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器:
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
原文出处:https://www.cnblogs.com/yirufeng/p/12242290.html
https://www.anaconda.com/download/#download
Conda 是 linux 系统中最方便快捷的下载器,两个版本:建议安装miniconda版
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。
如果你平常会用到Ubuntu、conda、R语言、Python、Julia, 那你肯定为安装各种包、库、软件而烦恼过!
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题,那么conda就是一方良药。可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题。
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境,Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息,即根据配置文件创建一个新环境:移除环境激活进入环境,请使用停用一个活动环境,请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url,不想就改为no查看源全部设置,包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境
搜索https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
今天是学习的第三天重点学习Linux环境下软件的安装,开始用我不怎么灵光的脑子努力学习,哈哈哈~
镜像网址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
--第四步(重点),使用miniconda,也就是查看已安装的软件、安装、卸载(生信需要的)软件,我们以fastqc为例,其实安装软件很复杂,甚至有专门的一门课来讲这个,今天这里仅是入门操作。
官网下载太慢可选用镜像下载,官网下载:Anaconda | Individual Editionwww.anaconda.com/products/individual
最近整理系统时将之前的Anaconda环境全部删除,在重新安装时由于网络连接问题导致很多包和环境无法顺利安装。便想着将所用包全部下载下来,然后通过本地安装,这样以后会方便很多,下面就是关于如何使用conda自定义通道。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
今天学习的是linux环境下的软件安装,因为花花老师的教程特别棒,所以操作上基本没出现特别难的地方。
昨天是把能编译好的g++环境和stringi安装上了,也跟了那个帖子,但是发现rgeos还是装不上,请教了师兄,师兄说我的R是用的Conda装的,所以后面装包的话尽量用conda装,这样可以减少后面环境编译引起的问题。
1.通过miniconda 清华镜像uname -a务必通过此代码查看服务器位数查找适合自己的版本,注意区分X86_64与ppc64le的区别
1.在一台能够访问互联网资源且具有与安装目标位置相同配置的环境下将所有需要安装的pkgs下载到本地,之后copy到安装目标位置并离线安装。2.通过一台能够访问互联网资源的服务器或PC转发安装目标位置的互联网请求,编者仅测试成功pip安装(pip可以使用http请求),由于网上的anaconda镜像大都是https请求,转发该类请求相对比较麻烦,我尚未测试成功,后续可以继续测试。
windows 上安装了conda 之后,不像linux 和 Mac,这个逼要手动激活,每次我打开terminal , 都要执行一次,操 。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
按照更新时间查找最新版Linux的miniconda软件,通过命令 uname -a查看服务器是多少位的(我的是x86_64),复制相应的下载链接。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
我们在安装完conda后,自动会创建一个名为base的基础环境,后面的*号说明我们目前处在这个环境中。
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Conda 是一个包管理器,类似于手机上的 AppStore 或电脑上的软件管家,可以方便地安装各种软件,并且能够为每一个软件创建自己的运行环境,互不干扰。
D2说了Linux和Windows一样是个操作系统,那我们装完Windows以后干嘛了?是得整点我们用得上的软件吧?那我们当时不就是先整一个软件管家,然后什么浏览器、WPS、微信...咔咔咔就安上了,这样以后我们的电脑才能用了不是?所以我们要用服务器光有Linux光杆司令不行啊,我们得给他上装备啊。好,这时候就不得不请conda出山了,你可以把conda理解为Linux上的软件管家,有了它我们才能下载其他我们需要的软件噢~
参考:https://www.cnblogs.com/xrblog/p/11839393.html
1.百度/谷歌搜索“miniconda 清华” https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
:就是进行不同项目(转录组,基因组组装等等)分析的时候,需要不同的软件和同一软件的不同版本,需要进行conda环境分开互不干扰。
之后会出现more,是还有更多,让enter翻页的意思,持续按enter,第一个enter下来是空白行,不要担心继续往下按,直到出现
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。
生物信息学的日常就是利用五花八门的工具和各种各样的数据打交道,很多时候需要在命令行安装软件或者包。我相信每一个生信人都碰到过安装软件或包时无法解决依赖的囧况,安装软件或者包,听起来是一件很简单的一件事,实际情况却不是如此。比如说编译时碰到系统lib不存在或版本太低,安装一个python/R包却需要升级当前的python/R,而这又会导致之前安装好的包不能使用。今天给大家介绍一下跨平台包管理神器Anaconda,学习一下它在Linux下的正确使用姿势。
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