ubuntu22.04conda 环境创建
时间: 2025-06-12 10:42:50 浏览: 24
### 在 Ubuntu 22.04 上使用 Conda 创建虚拟环境
在 Ubuntu 22.04 上使用 Conda 创建虚拟环境的过程与之前的版本类似,但需要特别注意 Python 版本和依赖库的兼容性。以下是详细说明:
#### 1. 安装 Miniconda 或 Anaconda
首先,确保系统中已安装 Miniconda 或 Anaconda。如果尚未安装,可以通过以下命令下载并安装 Miniconda:
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
```
安装完成后,重启终端或运行以下命令以激活 Conda:
```bash
source ~/.bashrc
```
#### 2. 创建 Conda 虚拟环境
创建一个名为 `myenv` 的虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.10(根据需求选择合适的 Python 版本):
```bash
conda create -n myenv python=3.10
```
这一步会下载并安装指定版本的 Python 和基础包[^1]。
#### 3. 激活虚拟环境
使用以下命令激活新创建的虚拟环境:
```bash
conda activate myenv
```
激活后,终端提示符会显示 `(myenv)`,表示当前处于该虚拟环境中。
#### 4. 安装必要的依赖包
根据项目需求安装所需的依赖包。例如,安装 NumPy 和 Pandas:
```bash
conda install numpy pandas
```
如果需要安装特定版本的包,可以指定版本号。例如,安装 OpenCV 3.4.6:
```bash
conda install -c conda-forge opencv=3.4.6
```
对于更复杂的依赖,如 PyTorch,可以根据 CUDA 版本选择合适的 `.whl` 文件进行安装。例如,CUDA 11.3 和 Python 3.10 的组合[^2]:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
#### 5. 验证安装
验证虚拟环境是否正确配置。例如,检查 Python 版本:
```bash
python --version
```
或者导入已安装的包以确保其正常工作:
```python
import cv2
print(cv2.__version__)
```
---
### 注意事项
- 确保 Ubuntu 22.04 的系统依赖已满足。例如,安装编译工具链:
```bash
sudo apt update
sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev \
libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev \
gfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy
```
- 如果需要从源码编译 OpenCV,参考提供的步骤下载并配置源码[^1]。
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