本篇内容介绍了“Linux系统下进入怎么conda base环境”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：空间域名、网站空间、营销软件、网站建设、宜章网站维护、网站推广。
1、取消自动进入conda base环境、重新进入base环境
# 退出base环境：在terminal或者.bashrc文件中把conda自动启动设置为 falseconda config --set auto_activate_base false# 重新进入base环境source ~/anaconda3/bin/activate
2、conda常用命令
# 查看conda环境已创建好的虚拟环境conda env list# 使用conda新建一个虚拟环境conda create -n env_name 或者 conda create --name env_name# 激活并进入conda环境（ubuntu与Macos需要将 conda 替换为 source）conda activate env_name# 退出conda环境conda deactivate
3、安装cupy
CuPy是一个开源矩阵库，用于NVIDIA CUDA加速。CuPy使用Python提供GPU加速计算。CUPY使用CUDA相关库，包括 CuBLAS、CUDNN、Curand、CuoSver、CuPaSeSE、Cufft和NCCL，以充分利用GPU架构。
# For CUDA 8.0pip install cupy-cuda80 # For CUDA 9.0pip install cupy-cuda90 # For CUDA 9.1pip install cupy-cuda91 # For CUDA 9.2pip install cupy-cuda92 # For CUDA 10.0pip install cupy-cuda100 # For CUDA 10.1pip install cupy-cuda101 # Install CuPy from sourcepip install cupy
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