conda命令笔记

原创已于 2023-07-24 20:28:03 修改 · 266 阅读

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#conda #windows #linux

于 2023-07-24 19:19:22 首次发布

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本文介绍了conda环境的创建与管理，包括使用condacreat创建指定Python版本的环境，activate和deactivate进行环境切换，condaremove删除环境，condainfo查看信息，condalist列出已安装包，以及如何安装、搜索和更新包。还提到了condaclone用于复制基础包创建新环境的功能。

部署运行你感兴趣的模型镜像

conda creat --name xx python=3.7.0 创建环境，指定名字和python版本

activate XX 激活环境

deactivate 关闭环境

conda remove --name XX --all

conda info 查看conda信息

conda info -e 查看环境

conda list 查看已安装的包

conda install pandas 安装包

conda search pandas 查看包信息

conda install -n XX pandas 安装库到指定环境

conda update conda 更新conda或者anaconda或者python

conda create --name XX --clone base直接复制基本包创建新的虚拟环境

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Anaconda 环境克隆、迁移，用Anaconda里面的conda命令创建虚拟环境并克隆环境或者复旧电脑实验环境包、（踩一个坑更新一点）

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所以有时候新建环境需要先用base环境克隆，那么问题来了：在anaconda的图形界面中，base环境的Clone按钮是灰色的。所以无法复制base环境。在anaconda的图形界面中，新建环境，可以看到，默认的包只有几个（这里是10个），像常用的numpy、pandas等等都没有，在使用过程中还需要再次安装。而base环境有几百个（325个）这么多。名称，这样就可以复制base环境。new_env 是自己新创建的。exist_env是已有的的。

miniconda常用命令

小郁同学

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文章目录前言一、更新Ubuntu二、Miniconda常用命令1.创建环境2.激活环境并安装相关包总结前言每次运行论文中对应代码的时候都要用conda搭建虚拟环境，今天就对于常用的命令做一个总结，以助于下次方便查找一、更新Ubuntu 这一步还是很重要的，因为我自己的电脑装了双系统，ubuntu系统不常使用，偶尔来任务的时候才打开。每次使用前更新一下ubuntu，可以避免不必要的报错与麻烦 sudo apt update sudo apt upgrade 执行完成后，建议重启一下电脑二、M

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创建环境我相信很多人都会了。假如你有一个A环境，希望复制一个和A环境一样的环境，就可以用下面的： conda create -n B --clone A 不过我一般是复制base环境： conda create -n B --clone base 移除环境： conda remove -n env_name --all # env_name是你要删除的环境名 ...

使用 Anaconda 克隆根环境

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在这个例子中，我们首先创建了两个numpy数组A和B，然后分别使用了numpy的dot函数来进行矩阵乘法和元素级加法。这段命令的意思是在当前用户的家目录下创建一个名为"root_clone"的新环境，并将其内容复制自系统的根环境。这段代码将会输出numpy的版本号，如果显示的是一个数字，那么就说明numpy已经被正确安装到了新环境中。这一步会激活你刚刚创建的新环境，你可以在这个环境中安装、更新或卸载任何包，而不影响系统的其他环境。如果一切顺利，你应该能在新环境中找到并安装到numpy包。

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1.下载安装包根据Ubuntu已安装的Python版本选择对应的安装文件官网清华镜像网站（下载速度更快） 2.安装拷贝文件到Ubuntu的downloads目录，打开终端进入目录cd /downloads 2.1执行命令sudo bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 2.2按Enter键阅读注册信息，输入“yes”同意注册条款 2.3选择安装位置...

怎么在conda命令中打开jupter notebook

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### 如何使用 Conda 命令启动 Jupyter Notebook 为了通过 `conda` 启动 Jupyter Notebook，通常需要先确保已经创建了一个合适的 conda 环境，并将其配置为可以在 Jupyter 中作为内核使用。以下是具体方法： #### 创建并激活 Conda 环境如果尚未创建所需的 conda 环境，可以通过以下命令完成： ```bash conda create --name OpenAI python=3.9 ``` 此命令会创建名为 `OpenAI` 的新环境，并指定 Python 版本为 3.9。接着，激活刚刚创建的环境： ```bash conda activate OpenAI ``` 当终端显示 `(OpenAI)` 表明当前处于目标环境中[^2]。 #### 安装必要的依赖项在激活的目标环境中，安装 `ipykernel` 是必不可少的一步，因为它是连接 conda 环境与 Jupyter Notebook 的桥梁： ```bash conda install ipykernel ``` 随后执行如下命令将当前环境注册为 Jupyter 内核的一部分： ```bash python -m ipykernel install --user --name=OpenAI --display-name "Python (OpenAI)" ``` 这里，`--name` 参数用于定义内部名称，而 `--display-name` 则是在 Jupyter Notebook 用户界面中展示的内容[^1]。 #### 启动 Jupyter Notebook 一切准备就绪之后，在同一激活状态下运行以下指令即可开启 Jupyter Notebook： ```bash jupyter notebook ``` 这将在默认浏览器中打开 Jupyter Notebook 页面，并允许你在新建文档时选择之前设置好的特定 conda 环境作为计算引擎[^2]。另外需要注意的是，对于 Windows 平台上的 Anaconda 或 Miniconda 用户来说，上述流程同样适用；如果有额外需求比如移除某个不再使用的 kernel 可以借助下面这条卸载语句实现： ```bash jupyter kernelspec uninstall OpenAI ``` 它能够帮助清理无用选项从而保持系统整洁高效运作[^3]。 ### 总结综上所述，利用 conda 来管理多个独立的工作空间并通过简单的几步操作就能让这些定制化环境无缝接入到交互式的笔记本应用当中去，极大地提升了科研工作者以及开发者们日常工作的便利性和灵活性。