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Anaconda创建、删除虚拟环境以及一些conda常用指令

普通网友 2024-06-21 原文

一、Anaconda创建、删除和复制环境

1. 创建虚拟环境

conda create -n your_env_name python=x.x
# 在创建环境的同时安装必要的包
conda create -n your_env_name numpy matplotlib python=x.x
# 在指定的虚拟环境中安装额外的包
conda install -n your_env_name package_name

一般在创建环境的时候用第一条指令即可，有需要的包等后面再安装。注意，在安装环境时要指定Python的版本，否则会自动安装Python的最新版本

2. 激活虚拟环境

activate your_env_name
# 退出当前环境
deactivate your_env_name

3. 删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name --all
# 删除虚拟环境中的某个包：
conda remove --name your_env_name package_name

4. 复制虚拟环境

(1).在本机上面进行环境复制

conda create -n new_env_name --clone old_env #[方案一]根据已有环境名复制生成新的环境

conda create -n new_env_name --clone old_env_path #[方案二]根据已有环境路径复制生成新的环境，其中old_env_path为旧环境的路径

(2).复制到其他的机器上面

方案一：
1）导出环境
conda env export > ~/env.yaml 或者 conda env export > environment.yaml
利用conda env export导出的是个yaml格式的文件，该文件记录了环境名，软件源地址以及安装包列表

2）使用yaml配置文件创建新环境
conda env create -f ~/env.yaml 或者 conda env create -f environment.yaml
在新的机器中可直接执行上述命令，生成的环境与复制源完全一样（包括环境名）。


方案二：
1)将原来电脑上的环境所在文件夹复制到当前机器的任意路径下
2)在当前机器中进行如下操作：
conda create -n new_env_name --clone ~/path
这样就完成了环境的移植

方案二的这种方法移植过来的环境只是安装了原来环境中用conda install等命令直接安装的包，用pip之类装的东西并没有移植过来，需要重新安装

二、conda常用指令

1. 查看conda版本

conda -V

2. 查看安装了哪些包

conda list

3. 查看当前存在哪些虚拟环境

conda env list
conda info -e

这两条指令的功能是一样的

4. 检查更新当前conda

conda update conda

5. 设置国内镜像

conda下载东西时，默认的镜像源下载的速率很慢，修改conda的镜像源能够加快下载速度。一些设置镜像的操作如下：
(1).查看已添加的镜像

conda config --get channels

(2).换回默认镜像

conda config --remove-key channels

(3).添加清华镜像

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

在添加镜像时选择其中任意一个即可
(4).设置搜索时显示频道地址

conda config --set show_channel_urls yes

(5).删除指定镜像

conda config --remove channels 地址

(6).确认镜像添加成功

conda config --get channels

参考博文：
anaconda 如何创建虚拟环境
Anaconda创建、激活、退出、删除虚拟环境的方法
conda修改镜像（简约清晰版）
Conda环境移植（克隆）的远程方案

Anacondacondacodeprepython深度学习tensorflowzookeeper后端

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