1 conda配置环境的常用命令
1 查看版本:conda --version或conda -V
获取帮助:conda --help或conda -h
环境管理的全部命令帮助:conda env -h
2 更新conda版本:conda update conda
3 创建虚拟环境:
conda create -n conda_name python=x.x(带python版本的)
或
conda create -n conda_name
创建包含某些包的虚拟环境:
conda create --name your_env_name numpy scipy
创建指定python的含有某些包的环境
conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy
复制某个环境:
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
4 删除虚拟环境:conda remove -n conda_name --all
5 查看已有环境:conda env list 或conda info --envs
6 激活虚拟环境:conda activate conda_name 或 source activate conda_name
7 安装依赖包: conda env create -f environment.yml
8 更改镜像源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
或
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
【修改后可以在~/.condarc配置文件中可以看到相应信息】
如果想恢复,可以直接在~/.condarc配置文件中删除,也可以:
pip config unset global.index-url
[https://blog.csdn.net/weixin_44177781/article/details/123292667]
9 指定环境,查看已安装的包
conda list -n python36
指定环境,更新包
conda update -n python36 numpy
指定环境,删除包
conda remove -n python36 numpy
conda remove --name your_env_name [package_name]
同理进入环境后直接 conda remove [package]即可 ,eg : conda remove numpy
搜索包
conda search numpy
更新了yml文件后,更新环境
conda env update -f environment.yml
9 退出虚拟环境:conda deactivate
2 分享环境
如果想给人分享你配置的环境,可以通过以下三步,也可以作为从自己电脑移植到服务器时候环境配置使用:
1 激活主机上的环境:source activate conda_name
2 导出环境:conda env export > environment.yml
3 上传到服务器相应项目下并配置:conda env create -f environment.yml
3 注意事项:
安装特定环境的包时候,conda用“=”,pip用“==”
conda install numpy=1.93
pip install numpy==1.93
4 pip导出环境并配置
导出:
pip freeze > requirements.txt
安装:
pip install -r requirements.txt
5 修改conda配置相关
查看conda配置
conda config --show
添加channel
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
eg:conda config --append channels defaults
eg:conda config --append channels defaults --append channels conda-forge --append channels bioconda
[bioconda,defaults,conda-forge可能是很多包无法安装的原因,我在这一篇文章写过:]
删除channel
conda config --remove channels https ://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
删除default
conda config --remove channels defaults
6 pip安装链接内的包
安装TensorFlow时候直接使用清华源能够节省时间。
pip是可以在conda环境下使用的。如下:
pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
7 conda安装包
conda安装包
conda install numpy
conda安装特定版本的包
conda install numpy=1.21.6
conda查询某个包的版本
conda list numpy
conda查询所有包版本
conda list
8 配置环境时候解决冲突的N个方法
conda env create -f environment.yml报错ResolvePackageNotFound和Found conflicts的解决方案【已解决】_ACMSunny的博客-CSDN博客
还有这个方法:
conda install -c conda-forge package
参考文章
Conda 创建虚拟环境并安装依赖包集合 requirements.txt_Yy_Rose的博客-CSDN博客_conda requirements
Conda常用命令整理(列举已有环境\创建环境\进入环境) conda create --name env_name python=3.7_计算机视觉-Archer的博客-CSDN博客_conda create anconda的使用以及在conda环境中使用pip和conda使用安装依赖的区别和注意事项 - 张Star - 博客园文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-617057.html
一键解决Conda安装某个库(如opencv)时conflict(冲突)的问题_Little Prince �的博客-CSDN博客 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-617057.html
到了这里,关于conda配置环境的一些常用命令的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!