python环境的部署

安装瓦特加速器

访问瓦特工具箱(Steam++官网) - Watt Toolkit下载windows版本Watt Toolkit加速器，提高访问github等地址的速度。

安装 conda

Windows：访问Download Success | Anaconda下载Adaconda。安装完成后创建Adaconda Prompt快捷方式。

Ubuntu 命令：

# 进入家目录
cd ~
# 下载最新版 Miniconda（64位 Linux）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 运行安装脚本
# -b：批处理模式（无需交互）
# -p：指定安装路径（这里安装到 ~/miniconda3）
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
# 初始化（会修改 ~/.bashrc）
$HOME/miniconda3/bin/conda init
# 重新加载 shell 配置
source ~/.bashrc
# 验证安装
conda --version
python --version  # 应显示 Miniconda 的 Python

shell 的权限获取

# 打开windows powershell(管理员)
# 查看系统权限：
Get-ExecutionPolicy -List
# 执行修改权限
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

安装新版 PowerShell7

访问在 Windows 上安装 PowerShell - PowerShell | Microsoft Learn根据教程安装下载，或直接访问Releases · PowerShell/PowerShell页面，下载msi安装文件执行安装程序。

winget search Microsoft.PowerShell
winget install --id Microsoft.PowerShell.Preview --source winget

Windows官方应用市场搜索“终端”。打开系统设置搜索“终端设置”，选择默认的终端应用。修改终端设置，修改默认配置文件选择为PowerShell7。

为PowerShell7设置配置文件

打开终端，执行新建配置文件命令：

# 检查配置文件是否存在
Test-Path $PROFILE

# 如果返回 False，创建配置文件
New-Item -ItemType File -Path $PROFILE -Force

# 打开 PowerShell 配置文件
notepad $PROFILE

复制配置到文件中，注意修改conda的安装位置。

# ===== Conda 环境管理配置 =====
if ($global:CondaProfileLoaded) { return }
$global:CondaProfileLoaded = $true

# ===== Conda 初始化 =====
$CondaPath = "D:\ProgramData\anaconda"
$condaPaths = @(
    "$CondaPath",
    "$CondaPath\Scripts",
    "$CondaPath\Library\bin",
    "$CondaPath\Library\mingw-w64\bin"
)

$validPaths = $condaPaths | Where-Object { Test-Path $_ }
if ($validPaths) {
    $env:Path = ($validPaths -join ";") + ";" + $env:Path
}

if (-not (Get-Command conda -ErrorAction SilentlyContinue)) {
    & "$CondaPath\Scripts\conda.exe" init powershell | Out-Null
}

# 禁用自动激活 base
conda config --set auto_activate_base false 2>$null

# ===== Desktop.ini 备注功能 =====
function global:dnote {
    <#
    .SYNOPSIS
    使用 desktop.ini 设置文件夹备注
    .DESCRIPTION
    为当前文件夹添加系统级备注，在文件资源管理器中悬停可见
    .EXAMPLE
    dnote "项目描述"          # 设置备注
    dnote                    # 查看当前备注
    dnote -remove            # 移除备注
    #>
    param(
        [string]$Description,
        [switch]$Remove
    )
    
    $desktopIni = "desktop.ini"
    $currentDir = Get-Location
    
    if ($Remove) {
        if (Test-Path $desktopIni) {
            try {
                # 先移除文件的系统和隐藏属性
                $file = Get-Item $desktopIni -Force
                $file.Attributes = $file.Attributes -band -bnot ([System.IO.FileAttributes]::System -bor [System.IO.FileAttributes]::Hidden)
                Remove-Item $desktopIni -Force
                
                # 移除文件夹的系统属性
                $folder = Get-Item .
                $folder.Attributes = $folder.Attributes -band -bnot [System.IO.FileAttributes]::System
                
                Write-Host "备注已移除" -ForegroundColor Green
            } catch {
                Write-Host "移除备注失败: $($_.Exception.Message)" -ForegroundColor Red
            }
        } else {
            Write-Host "当前文件夹没有设置备注" -ForegroundColor Yellow
        }
        return
    }
    
    if ($Description) {
        try {
            # 如果文件已存在，先取消系统属性再删除
            if (Test-Path $desktopIni) {
                try {
                    $existingFile = Get-Item $desktopIni -Force
                    $existingFile.Attributes = $existingFile.Attributes -band -bnot ([System.IO.FileAttributes]::System -bor [System.IO.FileAttributes]::Hidden)
                    Remove-Item $desktopIni -Force
                } catch {
                    # 继续创建新文件
                }
            }
            
            # 创建 desktop.ini 内容
            $iniContent = @"
[.ShellClassInfo]
InfoTip=$Description
Comment=$Description
"@
            
            # 使用 .NET 方法创建文件
            [System.IO.File]::WriteAllText("$currentDir\$desktopIni", $iniContent, [System.Text.Encoding]::Unicode)
            
            # 等待文件创建完成
            Start-Sleep -Milliseconds 300
            
            # 设置文件属性为系统和隐藏
            $file = Get-Item $desktopIni -Force
            $file.Attributes = [System.IO.FileAttributes]::Hidden + [System.IO.FileAttributes]::System
            
            # 设置文件夹为系统文件夹
            $folder = Get-Item .
            $folder.Attributes = $folder.Attributes -bor [System.IO.FileAttributes]::System
            
            Write-Host "备注已设置: $Description" -ForegroundColor Green
            Write-Host "在文件资源管理器中悬停鼠标可以看到备注" -ForegroundColor Cyan
            
        } catch {
            Write-Host "设置备注失败: $($_.Exception.Message)" -ForegroundColor Red
        }
    } else {
        # 显示当前备注
        if (Test-Path $desktopIni) {
            try {
                $content = Get-Content $desktopIni -ErrorAction Stop
                $descLine = $content | Where-Object { $_ -match "InfoTip=" }
                if ($descLine) {
                    $desc = $descLine.Split("=")[1]
                    Write-Host "当前备注: " -NoNewline -ForegroundColor Green
                    Write-Host $desc -ForegroundColor White
                }
            } catch {
                Write-Host "读取备注失败" -ForegroundColor Red
            }
        } else {
            Write-Host "当前文件夹没有设置备注" -ForegroundColor Yellow
            Write-Host "使用 'dnote \"项目描述\"' 来添加备注" -ForegroundColor Cyan
        }
    }
}

# ===== 保存当前环境功能 =====
function global:savec {
    <#
    .SYNOPSIS
    将当前激活的 Conda 环境保存到当前目录
    .DESCRIPTION
    将当前激活的环境名称保存到当前目录的 .condaenv 文件中
    .EXAMPLE
    savec  # 将当前环境保存到 .condaenv 文件
    #>
    
    if (-not $env:CONDA_DEFAULT_ENV -or $env:CONDA_DEFAULT_ENV -eq "base") {
        Write-Host "当前没有激活任何环境或处于 base 环境" -ForegroundColor Yellow
        Write-Host "请先使用 'cenv 环境名' 激活一个环境" -ForegroundColor Cyan
        return
    }
    
    $envName = $env:CONDA_DEFAULT_ENV
    $envName | Out-File .condaenv -Encoding utf8
    
    Write-Host "✅ 已保存当前环境 '$envName' 到 .condaenv 文件" -ForegroundColor Green
    Write-Host "下次进入此目录使用 'ap' 命令即可自动激活此环境" -ForegroundColor Cyan
}

# ===== 自动激活项目环境 =====
function global:Auto-ActivateProject {
    # 检查是否有环境配置文件
    $hasCondaEnv = Test-Path ".condaenv"
    $hasEnvYml = Test-Path "environment.yml"
    
    # 只在有环境配置的目录中自动激活
    if ($hasCondaEnv -or $hasEnvYml) {
        # 延迟执行确保conda初始化完成
        Start-Sleep -Milliseconds 300
        
        # 优先使用 .condaenv 文件
        if ($hasCondaEnv) {
            $envName = Get-Content .condaenv -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1
            if (-not [string]::IsNullOrWhiteSpace($envName)) {
                $envName = $envName.Trim()
                try {
                    conda activate $envName
                    Show-FolderNote
                    return
                } catch {
                    # 静默失败
                }
            }
        }
        
        # 其次尝试 environment.yml
        if ($hasEnvYml) {
            try {
                $ymlContent = Get-Content environment.yml -First 10
                $envLine = $ymlContent | Where-Object { $_ -match "^name:" } | Select-Object -First 1
                if ($envLine) {
                    $envName = $envLine.Split(":")[1].Trim()
                    conda activate $envName
                    Show-FolderNote
                    return
                }
            } catch {
                # 静默失败
            }
        }
    } else {
        # 即使没有环境配置，也显示文件夹备注（如果有）
        Show-FolderNote
    }
}

# ===== 显示文件夹备注 =====
function global:Show-FolderNote {
    $desktopIni = "desktop.ini"
    if (Test-Path $desktopIni) {
        try {
            $content = Get-Content $desktopIni -ErrorAction Stop
            $descLine = $content | Where-Object { $_ -match "InfoTip=" }
            if ($descLine) {
                $desc = $descLine.Split("=")[1]
                Write-Host "Note: $desc" -ForegroundColor Cyan
            }
        } catch {
            # 静默失败
        }
    }
}

# ===== 核心功能函数 =====
function global:ap {
    <#
    .SYNOPSIS
    激活当前目录的 Conda 环境
    .DESCRIPTION
    自动检测当前目录下的 .condaenv 或 environment.yml 文件并激活对应环境
    .EXAMPLE
    ap  # 激活当前目录配置的环境
    #>
    $hasCondaEnv = Test-Path ".condaenv"
    $hasEnvYml = Test-Path "environment.yml"
    
    if ($hasCondaEnv) {
        $envName = Get-Content .condaenv -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1
        if (-not [string]::IsNullOrWhiteSpace($envName)) {
            $envName = $envName.Trim()
            conda activate $envName
            Show-FolderNote
            return
        }
    }
    
    if ($hasEnvYml) {
        try {
            $ymlContent = Get-Content environment.yml -First 10
            $envLine = $ymlContent | Where-Object { $_ -match "^name:" } | Select-Object -First 1
            if ($envLine) {
                $envName = $envLine.Split(":")[1].Trim()
                conda activate $envName
                Show-FolderNote
                return
            }
        } catch { }
    }
    
    Write-Host "未找到环境配置" -ForegroundColor Yellow
}

function global:cenv {
    <#
    .SYNOPSIS
    激活或退出 Conda 环境
    .DESCRIPTION
    激活指定环境，如果不提供参数则退出当前环境
    .EXAMPLE
    cenv myenv  # 激活 myenv 环境
    cenv        # 退出当前环境
    #>
    param([string]$envName)
    if ($envName) {
        conda activate $envName
    } else {
        conda deactivate
    }
}

function global:lsc {
    <#
    .SYNOPSIS
    列出所有可用的 Conda 环境
    .DESCRIPTION
    显示所有已创建的 Conda 环境，当前激活的环境会以星号标记
    .EXAMPLE
    lsc  # 列出所有环境
    #>
    conda info --envs
}

function global:newc {
    <#
    .SYNOPSIS
    创建新的 Conda 环境
    .DESCRIPTION
    创建指定名称和包的新环境，可选择保存环境名称到当前目录
    .EXAMPLE
    newc py39 "python=3.9"        # 创建环境但不保存
    newc py39 "python=3.9" -Save  # 创建并保存环境名称到 .condaenv
    #>
    param(
        [Parameter(Mandatory=$true)][string]$envName,
        [Parameter(Mandatory=$true)][string]$packages,
        [switch]$Save
    )
    conda create -n $envName $packages -y
    if ($Save) {
        $envName | Out-File .condaenv -Encoding utf8
        Write-Host "环境已保存到 .condaenv" -ForegroundColor Green
    }
    conda activate $envName
}

function global:clonec {
    <#
    .SYNOPSIS
    克隆现有的 Conda 环境
    .DESCRIPTION
    创建指定环境的副本，可选择保存新环境名称到当前目录
    .EXAMPLE
    clonec base myclone        # 克隆 base 环境到 myclone
    clonec base myclone -Save  # 克隆并保存环境名称到 .condaenv
    #>
    param(
        [Parameter(Mandatory=$true)][string]$sourceEnv,
        [Parameter(Mandatory=$true)][string]$targetEnv,
        [switch]$Save
    )
    conda create --name $targetEnv --clone $sourceEnv
    if ($Save) {
        $targetEnv | Out-File .condaenv -Encoding utf8
        Write-Host "环境已保存到 .condaenv" -ForegroundColor Green
    }
}

# ===== 简洁提示符 =====
function global:prompt {
    # 环境指示器
    if ($env:CONDA_DEFAULT_ENV) {
        Write-Host "[$($env:CONDA_DEFAULT_ENV)] " -NoNewline -ForegroundColor Green
    }
    
    # 路径和输入提示
    Write-Host "PS $($executionContext.SessionState.Path.CurrentLocation)" -NoNewline -ForegroundColor Blue
    Write-Host ">" -NoNewline -ForegroundColor White
    return " "
}

# ===== 帮助命令 =====
function global:conda-help {
    Write-Host "`n===== Conda 环境管理命令帮助 =====" -ForegroundColor Cyan
    Write-Host "`nap (Activate-Project)" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 激活当前目录配置的 Conda 环境"
    Write-Host "  用法: ap"
    Write-Host "  说明: 自动查找 .condaenv 或 environment.yml 文件并激活对应环境"
    
    Write-Host "`ncenv (Conda Environment)" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 激活或退出 Conda 环境"
    Write-Host "  用法: cenv [环境名称]"
    Write-Host "  示例: cenv myenv  (激活环境)"
    Write-Host "         cenv       (退出当前环境)"
    
    Write-Host "`nlsc (List Conda)" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 列出所有 Conda 环境"
    Write-Host "  用法: lsc"
    
    Write-Host "`nnewc (New Conda)" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 创建新的 Conda 环境"
    Write-Host "  用法: newc [环境名称] [包列表]"
    Write-Host "  示例: newc py39 `"python=3.9`""
    Write-Host "        newc ml `"python=3.8 scikit-learn`" -Save"
    
    Write-Host "`nclonec (Clone Conda)" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 克隆现有的 Conda 环境"
    Write-Host "  用法: clonec [源环境] [目标环境]"
    Write-Host "  示例: clonec base myclone"
    Write-Host "        clonec base myclone -Save"
    
    Write-Host "`nsavec (Save Conda)" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 将当前激活的环境保存到当前目录"
    Write-Host "  用法: savec"
    Write-Host "  说明: 将当前环境名称保存到 .condaenv 文件，下次可使用 'ap' 自动激活"
    
    Write-Host "`ndnote (Desktop Note)" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 使用 desktop.ini 设置文件夹备注"
    Write-Host "  用法: dnote [备注内容]"
    Write-Host "  示例: dnote `"华为手势的隔空识别项目`""
    Write-Host "        dnote              (查看当前备注)"
    Write-Host "        dnote -remove      (移除备注)"
    
    Write-Host "`nconda-help" -ForegroundColor Yellow
    Write-Host "  功能: 显示此帮助信息"
    Write-Host "  用法: conda-help"
    
    Write-Host "`n=================================`n" -ForegroundColor Cyan
}

# ===== 首次加载提示 =====
if (-not $global:CondaFirstLoadShown) {
    Write-Host "Conda 已加载 | 支持 ap, cenv, lsc, newc, clonec, savec, dnote, conda-help 自定义命令" -ForegroundColor Cyan
    $global:CondaFirstLoadShown = $true
}

# ===== 自动激活项目环境 =====
Auto-ActivateProject

自定义命令详解（部分）

1. cenv - Conda 环境切换器

功能：快速激活或停用 Conda 环境

# 激活环境
cenv myenv

# 停用当前环境
cenv

等价于：

conda activate myenv
conda deactivate

2. `lsc - 环境列表查看器

功能：列出所有可用的 Conda 环境

lsconda

等价于：

conda info --envs

3. newc - 环境创建器

功能：创建新环境并自动配置项目

# 创建名为 py39 的环境，安装 Python 3.9
newc py39 python=3.9 -Save

# 创建带包的环境
newc torch "pytorch torchvision torchaudio -c pytorch" -Save

功能等价于：

conda create -n py39 python=3.9 -y
"py39" > .condaenv
conda activate py39

为什么需要这些自定义命令？

1. 简化操作：
   • cenv 比 conda activate 节省 10 次按键
   • lsc 比 conda env list 更直观
2. 自动化流程：
   • newc 一次性完成：
     1. 创建环境
     2. 生成环境配置文件(-Save)
     3. 激活新环境
3. 减少错误：
   • 封装了复杂命令
   • 自动处理文件编码等细节

如何查看这些命令的源码？

在 PowerShell 中运行：

# 查看 cenv 的源码
(Get-Command cenv).Definition

# 查看所有函数
Get-ChildItem Function:

为Ubuntu 的 bash 配置命令

将在 Windows PowerShell 中编写的 Conda 精简操作配置（如 cenv、lsc、newc、savec、ap、dnote 等）完整移植到 WSL Ubuntu（即 Linux Bash 环境）中使用。

由于 WSL Ubuntu 使用的是 Bash（或 Zsh），而原配置是为 PowerShell 编写的，因此需要：

• 用 Bash 函数和别名重写核心逻辑；
• 放弃 dnote 功能（因为 desktop.ini 是 Windows 特有）；
• 保留 .condaenv 自动激活机制；
• 适配 Conda 的初始化方式（确保 conda activate 可用）。

---

✅ 最终目标

在 WSL Ubuntu 中实现以下命令：

• cenv <env>：激活环境；cenv（无参）退出环境
• lsc：列出所有 Conda 环境
• newc <name> "<packages>"：创建并激活环境（可选 -s 保存）
• savec：将当前环境名写入 .condaenv
• ap：自动激活当前目录下的 .condaenv 或 environment.yml 对应环境
• 进入目录时自动激活（通过 PROMPT_COMMAND 实现）

---

📜 完整配置脚本（适用于 ~/.bashrc）

# ===== Conda 环境管理增强配置（适用于 WSL Ubuntu）=====
# 请将以下内容追加到 ~/.bashrc 文件末尾

# 确保 Conda 已初始化（如果尚未初始化）
if [ -f "$HOME/miniconda3/bin/conda" ]; then
    eval "$($HOME/miniconda3/bin/conda shell.bash hook)"
elif [ -f "$HOME/anaconda3/bin/conda" ]; then
    eval "$($HOME/anaconda3/bin/conda shell.bash hook)"
fi

# 禁用 base 环境自动激活（可选）
conda config --set auto_activate_base false 2>/dev/null

# ===== 核心函数定义 =====

# cenv: 激活或退出 Conda 环境
cenv() {
    if [ $# -eq 0 ]; then
        conda deactivate
    else
        conda activate "$1"
    fi
}

# lsc: 列出所有 Conda 环境
alias lsc='conda info --envs'

# newc: 创建新环境（支持 -s 保存）
newc() {
    local env_name="$1"
    local packages="$2"
    local save_flag=false

    # 检查是否包含 -s 参数（放在任意位置）
    if [[ "$*" == *"-s"* ]]; then
        save_flag=true
        # 移除 -s 参数
        packages=$(echo "$2" | sed 's/ -s//g')
    fi

    if [ -z "$env_name" ] || [ -z "$packages" ]; then
        echo "用法: newc <环境名> \"<包列表>\" [-s]"
        echo "示例: newc py39 \"python=3.9\" -s"
        return 1
    fi

    conda create -n "$env_name" $packages -y
    if [ $? -eq 0 ]; then
        conda activate "$env_name"
        if [ "$save_flag" = true ]; then
            echo "$env_name" > .condaenv
            echo "✅ 环境已保存到 .condaenv"
        fi
    fi
}

# savec: 保存当前环境到 .condaenv
savec() {
    if [ -z "$CONDA_DEFAULT_ENV" ] || [ "$CONDA_DEFAULT_ENV" = "base" ]; then
        echo "⚠️  当前未激活任何环境（或处于 base）"
        return 1
    fi
    echo "$CONDA_DEFAULT_ENV" > .condaenv
    echo "✅ 已保存环境 '$CONDA_DEFAULT_ENV' 到 .condaenv"
}

# ap: 手动激活当前目录的环境
ap() {
    _auto_activate_conda
}

# 自动激活函数（内部使用）
_auto_activate_conda() {
    local env_name=""
    if [ -f ".condaenv" ]; then
        env_name=$(head -n1 .condaenv | tr -d '[:space:]')
    elif [ -f "environment.yml" ]; then
        env_name=$(grep "^name:" environment.yml | head -n1 | cut -d':' -f2 | tr -d ' ')
    fi

    if [ -n "$env_name" ]; then
        # 静默尝试激活
        conda activate "$env_name" 2>/dev/null && echo -e "\033[0;32m[Activated: $env_name]\033[0m"
    fi
}

# 显示帮助
conda-help() {
    cat <<EOF

===== Conda 环境管理命令帮助 (WSL Ubuntu) =====

ap                : 自动激活当前目录的 .condaenv 或 environment.yml 环境
cenv [env]        : 激活指定环境；无参则退出当前环境
lsc               : 列出所有 Conda 环境
newc name "pkgs" [-s] : 创建新环境，-s 表示保存到 .condaenv
savec             : 将当前环境名保存到 .condaenv
conda-help        : 显示此帮助

注意：进入目录时会自动尝试激活环境（通过 PROMPT_COMMAND）

==============================================
EOF
}

# ===== 自动激活：每次 cd 后触发 =====
# 覆盖 cd 命令
cd() {
    builtin cd "$@"
    _auto_activate_conda
}

# ===== 可选：在提示符显示当前环境 =====
# 如果你使用默认 PS1，可添加环境显示
if [ -z "$_CONDA_PROMPT_MODIFIER" ]; then
    _CONDA_PROMPT_MODIFIER='$(if [ -n "$CONDA_DEFAULT_ENV" ]; then echo "\[\033[0;32m\][$CONDA_DEFAULT_ENV]\[\033[0m\] "; fi)'
    PS1="$_CONDA_PROMPT_MODIFIER$PS1"
fi

# ===== 首次加载提示 =====
if [ -z "$_CONDA_WSL_LOADED" ]; then
    echo -e "\033[0;36mConda 增强配置已加载 | 支持 ap, cenv, lsc, newc, savec, conda-help\033[0m"
    export _CONDA_WSL_LOADED=1
fi

---

🔧 使用步骤

1. 打开 WSL Ubuntu 终端
2. 编辑 ~/.bashrc：

   nano ~/.bashrc

3. 将上述完整脚本粘贴到文件末尾
4. 保存并退出（Ctrl+O → Enter → Ctrl+X）
5. 重新加载配置：

   #确保已关闭 Conda 自带括号（避免重复）：
   conda config --set changeps1 false
   source ~/.bashrc

---

⚠️ 注意事项

• Conda 路径：脚本默认检测 ~/miniconda3 或 ~/anaconda3，如果你安装在其他位置，请修改路径。
• dnote 不支持：Linux 无 desktop.ini，建议用 .project-note + 自定义提示替代（如有需要可补充）。
• newc 的 -s 参数：必须放在包字符串之后（如 newc test "python=3.9" -s），这是 Bash 解析限制。
• 自动激活：每次 cd 进入目录都会尝试激活，无需手动运行 ap（但保留 ap 命令供调试）。

---

✅ 验证

newc testenv "python=3.10" -s
cd ..
mkdir test2 && cd test2
# 应自动激活 testenv
cenv          # 退出
lsc           # 查看环境
conda-help    # 查看帮助

设置 conda 镜像地址

设置Conda的镜像地址的命令任选其一：

清华源：

# 添加清华源镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

阿里云：

# 添加阿里云镜像
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
conda config --set show_channel_urls yes

中科大：

# 添加中科大镜像
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --set show_channel_urls yes

恢复官方默认源命令：

# 移除所有非默认镜像
conda config --remove-key channels
conda config --set show_channel_urls true

查看Conda配置的命令：

# 查看Conda配置
conda config --show channels

conda的配置文件在C:/user/username/.condarc，可设置默认环境创建位置（位置需要有权写入）：

show_channel_urls: true
channels:
  - defaults
envs_dirs:
  - D:/CondaEnv
auto_activate: false

设置 Pip 镜像地址

创建或编辑 C:\Users\用户名\pip\pip.ini 文件（Windows），添加：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

或直接使用命令行创建：

# 设置Pip阿里云镜像地址
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com

其他可用镜像源：

镜像源名称	URL
阿里云	https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
腾讯云	https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/
华为云	https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
中科大	https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

查看Pip配置的命令：

# 查看Pip配置
pip config list

预期输出：显示

global.index-url='https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple'
install.trusted-host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn'

修改回官方源命令：

# 设置为官方源地址
pip config set global.index-url https://pypi.org/simple
pip config unset install.trusted-host

本地安装轮子命令：

pip install --no-index --no-deps <<本地文件地址>>

设置 HF 镜像地址

新建系统变量，变量名为： HF_ENDPOINT

变量值为： https://hf-mirror.com

linux设置办法：

# 永久设置（写入配置文件）
# 将命令添加到 ~/.bashrc（或 ~/.zshrc，取决于你的 Shell）：
echo 'export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com' >> ~/.bashrc

# 重启终端或执行 source ~/.bashrc 后永久生效。
source ~/.bashrc

Windows设置办法：

# 在 PowerShell 中执行（需管理员权限）：
setx HF_ENDPOINT "https://hf-mirror.com" /M

创建环境并激活

我的习惯是用conda创建环境用uv/ pip安装依赖。

建议顺序：到指定位置创建项目文件夹，打开文件夹后右键进入终端，运行自定义创建环境命令。用PyCharm打开该项目文件，设置解释器，使用内置终端安装其他包。注意：如果在项目中修改环境，不要忘记更换解释器。

标准命令为打开Adaconda Prompt，执行查看所有环境：

# 查看所有环境
conda env list

执行创建环境命令：（环境名设置为pytorch_env，可自定义）

# 创建环境
conda create -n pytorch_env python=3.9

根据提示输入y安装必要的包。

执行激活环境命令：

# 激活环境
conda activate pytorch_env

当然还有退出环境命令：

# 停用正在运行的环境
conda deactivate

删除某个环境及其下所有包

# 如果想跳过确认提示，直接删除，可加上 -y 参数：
conda remove --name pytorch_env --all -y

导出当前的全部pip依赖

pip freeze > requirements.txt

安装 uv

pip install uv

安装 Pytorch（GPU）

检查Python版本的命令：

python --version

下载最新的英伟达驱动：

访问下载面向游戏玩家和创作者的 NVIDIA App | NVIDIA下载NVIDIA APP，安装后更新显卡驱动程序。

检查英伟达显卡版本的命令:

nvidia-smi

预期输出如：CUDA Version: 12.9，此时需要下载小于该版本的的PyTorch。

使用PyTorch一般无需前往英伟达开发者官网下载CUDA以及cuDNN.

访问Get Started选择正确的版本，复制Run this Command:的命令执行pytorch的安装：

# 官方PyTorch安装命令
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

检查PyTorch版本：

python -c "import torch; print('PyTorch 版本:', torch.__version__)"

验证 GPU 是否可用：

python -c "import torch; print('GPU 可用:', torch.cuda.is_available()); print('CUDA 版本:', torch.version.cuda)"

预期输出：
PyTorch 版本显示 2.7.1 或更高
GPU 可用为 True，CUDA 版本显示 12.8

执行测试代码：运行简单的张量计算：

import torch

# 创建张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], device='cuda')  # 移至 GPU
y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0], device='cuda')

# 计算
z = x + y
print(f"计算结果: {z}")  # 输出应显示在 GPU 上的计算结果

安装 TensorFlow

安装 NumPy

执行安装命令：

pip install numpy

执行测试命令：检查NumPy版本

python -c "import numpy; print('NumPy 版本:', numpy.__version__)"

执行测试代码：运行简单的 NumPy 计算

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(f"NumPy 计算结果: {a + b}")  # 输出 [5 7 9]

安装 Matplotlib

执行安装命令：

pip install matplotlib

执行测试代码：绘制简单图表（保存为 test_matplotlib.py 并执行）

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

# 示例：绘制包含负数的图表
x = [-2, -1, 0, 1, 2]
y = [4, 1, 0, 1, 4]
plt.plot(x, y, 'o-')
plt.title("二次函数图像")
plt.xlabel("x值")
plt.ylabel("y值")
plt.show()

注意：可选中文字体列表

字体名称	适用系统	安装方式
SimHei（黑体）	Windows	系统自带，路径为 C:\Windows\Fonts\simhei.ttf
WenQuanYi Micro Hei	Linux	多数 Linux 发行版自带，或通过 sudo apt-get install fonts-wqy-microhei 安装
Heiti TC（黑体）	macOS	系统自带，路径为 /System/Library/Fonts/PingFang.ttc
Source Han Sans	跨平台	通过 pip install fontsource-han-sans 安装（适用于 Matplotlib v3.6+）

安装 Pandas

执行安装命令：

pip install pandas

执行测试代码：创建简单 DataFrame

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print("Pandas DataFrame:")
print(df)  # 输出表格形式数据

安装 Transformers

执行安装命令：

pip install transformers

执行测试命令：检查 Transformers 版本

python -c "import transformers; print('Transformers 版本:', transformers.__version__)"

运行测试代码：

from transformers import pipeline

# 加载文本生成模型
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# 生成文本
text = generator("Hello, I'm a language model,", max_length=30, num_return_sequences=1)
print("生成的文本:")
print(text[0]['generated_text'])  # 输出 GPT-2 生成的文本

安装 Tensorboard

执行安装命令：

pip install tensorboard # 可视化训练过程

安装 huggingface_hub[hf_xet]

可能的警告：

Xet Storage is enabled for this repo, but the 'hf_xet' package is not installed. 
Falling back to regular HTTP download. For better performance, install the package with: 
`pip install huggingface_hub[hf_xet]` or `pip install hf_xet`

含义：Hugging Face 使用了一种名为 Xet Storage 的高效存储系统，但您的环境中没有安装对应的 Python 包
影响：模型会使用常规 HTTP 方式下载，速度可能稍慢但功能完全正常
建议：可以忽略此警告，或者安装推荐的包提高下载速度：

执行安装命令：

pip install huggingface_hub[hf_xet]

安装 Datasets

执行安装命令：

pip install datasets

运行测试代码：

from datasets import load_dataset

# 加载示例数据集
dataset = load_dataset('glue', 'mrpc', split='train')
print("数据集示例:")
print(dataset[0])  # 输出 MRPC 数据集的第一条样本

安装 JupyterLab

执行安装命令：

pip install jupyterlab ipywidgets

执行测试命令：启动 JupyterLab

jupyter lab

可以先在基础环境安装JupyterLab，然后将项目环境注册为内核。

# 先在基础环境安装JupyterLab
conda activate base
pip install jupyterlab ipywidgets

# 退出当前环境
conda deactivate

# 激活 你的项目环境
# conda 示例
conda activate mymodel
# venv 示例（Linux/macOS）：
source mymodel/bin/activate
# venv 示例（Windows）：
mymodel\Scripts\activate


# 安装必要包
pip install ipykernel

# 注册为 Jupyter 内核
python -m ipykernel install --user --name mymodel --display-name "My Model (Py3.11)"

# 返回 base 环境启动 JupyterLab
conda deactivate
conda activate base
jupyter lab

使用 uv 一次性安装（更快）

# 安装命令举例
uv pip install transformers>=4.57.0 \
            qwen-vl-utils>=0.0.14 \
            optimum>=2.1.0 \
            GPTQModel>=5.6.12 \
            accelerate>=1.12.0 \
            safetensors>=0.7.0 \
            einops \
            numpy \
            pillow \
            bitblas \
            torchvision \
            jupyterlab \
            ipywidgets
            
# 更新命令举例
uv pip install gptqmodel --upgrade