书接上文，在linux系统中进入自己新创建的docker，接下来需要配置conda环境，以供后续学习使用。
1.进入xfddlm容器

docker exec -it xfddlm bash

2.更新 apt 并安装 wget

apt update && apt install -y wget

其中，-y表示对于所有的选择都选yes

3.下载 Miniconda 安装脚本

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

4. Miniconda 安装程序，一路回车（按住回车不松手就行，输入yes，然后继续回车）

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

5.激活conda命令

source ~/.bashrc

6.查看conda版本

conda --version

7.创建包含Python3.8的conda环境，conda环境的名字为dlm

conda create -n dlm python=3.8 -y

其中，-n表示指定conda环境的名字，-y表示对于所有的选择都选yes

7.（补充更新）如果出现如下报错

然后，使用使用如下命令进行安装

CONDA_NO_PLUGINS=true conda create -n dlm python=3.10 -y

如果出现如下报错

请先删除
删除 .cache 然后使用再安装，具体命令如下：

rm -rf /root/.cache
mkdir -p /root/.cache
CONDA_NO_PLUGINS=true conda create -n dlm python=3.10 -y

或者备份/root/.cache之后重新创建/root/.cache

mv /root/.cache /root/.cache_backup
mkdir -p /root/.cache

然后，使用原始命令继续安装

conda create -n dlm python=3.10 -y

安装过程

8.几种常见的conda命令

（1）查看conda环境列表

conda env list

（2）进入conda环境

conda activate dlm

（3）在conda中安装python的cuda和相关依赖，用于神经网络模型的GPU推理

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

（4）退出conda环境

conda deactivate

（5）删除conda环境

conda remove -n dlm --all -y

其中，--all表示删除整个 Conda 环境

（6）重新安装conda环境

conda create -n dlm python=3.8 -y