Conda命令笔记
喜闻清华大学的conda镜像站恢复,在停了将近半年的镜像站之后,终于不用受限于anaconda官方那从来不上100kb的速度了,今天使用了一下感觉速度没有想象中快,但至少不会出现各种timeout了,特此写下一篇笔记博客以供分享。
PS:听说上海交通大学也恢复了,国内各大高校的镜像站也会陆陆续续在这几天更上
检查包
conda list #检查现在已安装的包
conda list PACKAGE_NAME
#PACKAGE_NAME为所需要检查的包名,如查看torch可以写为:conda list torch
查看用户环境
conda env list #检查现在已有的用户环境
conda info -e #与上面的结果一样
#注意和conda list env区分
#conda list env只会让你找到env的包名而非自己的自定义环境
注:默认的环境为base,conda会在目前活动的环境前加上 ‘*’ 号
创建用户环境
conda create -n ENV_NAME python=?
#ENV_NAME为自定义的环境名,?为python的版本,如python3.6
conda create -n python36 python=3.6
#创建一个使用python3.6的名字为python36的环境
Conda create -n ENV_NAME python=? PACKAGE_NAME1 PACKAGE_NAME2 ……
#创建一个包含某些包的环境(快速安装)
conda create -p C:\ProgramData\Anaconda3\envs\XXX python=3.7
#在指定路径下创建自己的环境
#XXX为你需要创建的虚拟环境名字
切换环境(切换自定义环境)
WINDOWS下:
activate ENV_NAME
LINUX下:
source activate ENV_NAME
恢复默认环境(使用base):
WINDOWS下:
deactivate
LINUX下:
source deactivate
或者使用切换环境命令切换为base也可以达到效果
复制该环境的所有内容(创建方式)
conda create -n NEW_NAME --clone OLD_NAME
#NEW_NAME为新环境名字,OLD_NAME为旧的需要复制的环境名
删除环境
conda remove -n ENV_NAME --all
导出环境
conda env export > environment.yaml #导出当前环境信息使用YAML文件格式
## https://baike.baidu.com/item/YAML/1067697?fr=aladdin YAML格式介绍,百度百科
conda更新
conda update conda
安装包(软件包)
conda install PACKAGE_NAME
#注意不同的包有不同的参数,建议到不同的包的官网上面查看
删除包(软件包)
conda remove PACKAGE_NAME
更新包(软件包)
conda update PACKAGE_NAME
conda update -all #更新所有包,不建议这么做
默认python降级
conda install python==?
#?表示python版本,会自动下载安装并把默认python版本修改为所需要的版本
更换国内源:
(以清华大学镜像源为例)相关资料参考清华大学开源软件镜像站
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
直接输入:
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
将源换回(享受国外网速):
conda config --remove-key channels
2 条评论
使用conda安装tensorflow – 木十的博客 · 2019年7月10日 上午12:46
[…] Conda命令笔记 […]
Conda在中文用户名下运行 – 木十的博客 · 2019年11月13日 上午8:16
[…] 本实验仅测试于Windows10系统中,理论上这个方法可以适应任何系统,核心是修改.condarc文件中的参数路径,使其脱离中文,关于如何使用conda(anaconda,miniconda)可以参照我这个博客:Conda命令笔记 […]