为多用户安装Anaconda及其使用方法

Anaconda是一种用来管理Python运行环境的工具，能够快速解决安装各种软件包的依赖问题，所以推荐使用。

如果一台服务器，有多个用户使用，可以使用root把软件安装在/opt下，然后共享给所有用户使用。其他用户将在自己的home dir下创建属于自己的虚拟环境，互相之间不会影响。

安装方法

使用root用户登陆系统。

在官方网站下载最新的安装包。

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

然后开始安装：

bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

回车。

输入yes，同意协议，回车。

安装路径，不要直接回车，输入/opt/anaconda3

完成后，输入yes完成初始化。

配置多用户使用

为了让所有用户都能找到相关命令，需要更改全局环境变量：

vim /etc/profile

在最下面加入：

export PATH=/opt/anaconda3/bin:$PATH

保存退出后执行

source /etc/profile

接下来是权限相关的操作。

新建一个名为 conda 的组，当然也可以使用其它名称

groupadd conda

将需要的用户加入该组，注意，如果是新增一个用户，则执行（记得替换username为你想要的名字）：

adduser username conda

如果是已有用户，则执行（记得替换username为你想要的名字）：

usermod -a -G conda username

将安装目录转给该组

chgrp -R conda /opt/anaconda3

设置 root 用户与 conda 组的读写权限。root是目录所有者，conda是组所有者。

chmod 770 -R /opt/anaconda3

设置组继承，使以后新建的文件夹仍属于 conda 组

find /opt/anaconda3 -type d -exec chmod g+s {} +

设置共享环境只能由 root 修改，其他用户的环境，放在每个用户自己的home目录下。

chmod g-w /opt/anaconda3/envs

配置conda：

vim /opt/anaconda3/.condarc

在文件中输入：

envs_dirs:
  - /opt/anaconda3/envs
  - ~/.conda/envs

这样，root创建的虚拟环境，就在/opt/anaconda3/envs中，而其他用户因为没有该文件夹的读写权限，就放在自己的home目录.conda/envs下。

更换镜像源

清华大学的源比较快，打开官方网站，可以看到源的地址。

vim /opt/anaconda3/.condarc

将

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

放在最下面，保存退出。

其他用户使用方法

其他用户登陆后，应该可以直接使用conda命令了。

先初始化：

conda init bash

注意，上面的bash，要根据你的shell进行更换。

这时候如果退出再登陆，可以看到终端的提示符前面带了一个(base)的字样，这是每个用户的根环境。

建议每个用户为不同的任务创建不同的虚拟环境，例如：运行PyTorch，创建一个环境，运行TensorFlow，创建另外一个虚拟环境，从而解决不同的框架使用不同的组件，版本依赖冲突等问题。

先看看conda的版本：

conda --version

更新一下conda：

conda update conda

创建虚拟环境：

conda create --name torch

激活，或者说进入这个虚拟环境：

conda activate torch

此时，命令提示符前面会出现当前环境的名字，安装的软件，在当前虚拟环境下生效。

当需要安装一个软件时，可以先搜索一下。

conda search python

可以在安装时指定版本：

conda install cudnn=8.2.1

此时，如果安装的版本跟当前环境中其他的包邮冲突，则可能会报错，可以用这样的命令代替：

conda install -c conda-forge cudnn=8.2.1

conda-forge是conda的一个频道，不同的频道有不同的版本和相互依赖关系。

当然你可以同时安装多个组件，例如安装PyTorch，可以使用命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

如果要查看当前环境下的包，可以使用命令：

conda list

要卸载某个包，用命令：

conda  uninstall packagename

离开当前的虚拟环境：

conda deactivate

conda收录的包，主要集中在科学计算方面，如果需要的包没有，可以使用pip安装。使用conda list 命令时，用pip安装的包显示的build项目为pypi。

安装包时，先用conda搜一下，如果没有，再用pip安装，这样依赖冲突的可能性就小一些。