【深度学习框架应用开发】Anaconda 或 Miniconda 用哪个？
原创 xlwin136 人工智能教学实践 2025年01月12日 12:02 河北
Anaconda和Miniconda都是Conda的发行版本，是用于管理Python环境的工具。以下是它们的详细介绍：
一、 Anaconda
- 特点：是一个完整的Python发行版，包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项，还包括大量的科学计算、数据分析和机器学习相关的包和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。安装包较大，通常为几个GB。
- 优势：适合需要进行科学计算、数据分析和机器学习等任务的用户，无需再手动安装大量常用的包，开箱即用，节省了安装和配置各种包的时间和精力。例如，对于数据科学领域的从业者，Anaconda提供了一站式的解决方案，能快速搭建起工作所需的环境。
- 劣势：由于包含大量预装包，可能会占用较多的磁盘空间，如果电脑硬盘空间紧张，不建议安装。而且，如果不需要使用其中的某些包，也无法在安装时选择性地排除，可能会造成一定的资源浪费。
二、 Miniconda
- 特点：是Anaconda的轻量版，只包含conda、python、它们所依赖的包以及少量其他有用的包（如pip、zlib等），安装包较小，通常为几十MB。用户需要根据自己的需求手动安装其他包。
- 优势：具有更大的灵活性和定制性，用户可以根据自己的具体项目需求，只安装必需的包，从而使环境保持轻量，避免安装大量不需要的包，比如上课使用，安装Miniconda完全够用了就。适合对磁盘空间有限制，或者希望更精细地控制Python环境的用户。
- 劣势：对于需要使用大量科学计算和数据分析库的用户来说，需要手动安装许多包，这可能会比较耗时。而且，如果对包的依赖关系不熟悉，可能会在安装过程中遇到一些问题。
以下是二者的主要区别对比：
| 比较项目 |
Anaconda |
Miniconda |
| 安装包大小 |
较大，通常几个 GB |
较小，通常几十 MB |
| 默认安装包数量 |
大量的科学计算和数据分析相关包 |
只包含最基本的 Python 解释器和 conda 包管理工具 |
| 灵活性与定制性 |
相对较低，适合一站式安装需求 |
提供更大的灵活性，可按需定制 |
| 更新和管理 |
都使用 conda 包管理工具进行包的安装、更新和管理 |
都使用 conda 包管理工具进行包的安装、更新和管理 |
三、使用方法
安装与环境创建
可以安装 Anaconda 或 Miniconda。安装完成后，通过 “conda create -n my_env python=3.8” 创建一个名为 “my_env” 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.8。激活环境使用 “conda activate my_env”，退出环境使用 “conda deactivate”。
包管理操作
在虚拟环境中安装包可以使用
“conda install <package_name>”，例如 “conda install matplotlib”。
更新包使用 “conda update <package_name>”，如 “conda update scikit - learn”，卸载包使用 “conda remove <package_name>”，如 “conda remove seaborn”。
参考：
conda和pip安装流程、源配置、常用命令 | Anaconda 、Miniconda 和 conda 的区别 | conda和pip的区别_miniconda和conda的区别-CSDN博客
