【conda】conda常用命令总结

最新推荐文章于 2025-04-27 17:31:44 发布
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分类专栏： python pytorch 文章标签： conda ubuntu linux
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本文介绍了如何查看conda版本、详细信息，以及如何更新、管理虚拟环境。包括创建、激活、重命名和删除虚拟环境的步骤。适合快速查阅conda常用操作指南。

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conda常用命令总结

conda常用命令总结

本文主要用于记录常用的conda命令，备查
主要环境是ubuntu 20.04

查看conda版本

bash conda --version
或者
bash conda -V

查看conda的详细信息

conda info

更新conda

conda update conda

查看电脑上的虚拟环境

conda info --envs

新建虚拟环境

conda create --name envname

激活名为env-name的虚拟环境

conda activate env-name

退出名为env-name的虚拟环境

conda deactivate env-name

conda修改环境名称

  1. 克隆原有环境重新命名
 conda create --name newName（新环境名） --clone oldName（旧环境名）
  1. 删除旧环境
 conda remove --name oldName（旧环境名） --all
conda学习笔记：conda常用命令集合
qq_45670495的博客
08-03 2826
【代码】学习笔记：conda常用命令集合。
ubuntu下常用的conda命令总结
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08-04 1087
环境管理 创建环境： conda create -n env_name package_names 激活环境 source activate env_name / conda activate env_name 退出环境 source deavtivate env_name / conda deavtivate env_name /conda deactivate 删除已有环境 conda remove -n env_name python=x.x 查看当前所有的环境： conda info -en
Anaconda Clean命令
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09-02 1万+
Anaconda Clean命令 conda 安装的包都在目录Anaconda/pkgs下。随着使用，conda 安装的包也越来越多；有时候会出现以下不好的情况： 有些包安装之后，从来没有使用过； 一些安装包的tar包也保留在了计算机中； 由于依赖或者环境等原因，某些包的不同版本重复安装。 上面的这些情况使得anaconda显得更加冗余，并且浪费储存；对于这些情况可以使用conda clean 净化Anaconda。 查看conda clean使用参数 $ conda clean -H usage: con
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04-27 1698
conda 分为 anaconda 和 miniconda，anaconda 是一个包含了许多常用库的集合版本，miniconda 是精简版本（只包含conda、pip、zlib、python 以及它们所需的包）如果安装了 conda，但是在命令行中仍然无法找到 conda 命令，可能是因为 conda 的安装路径没有添加到环境变量中。如果安装了 conda，但是在命令行中仍然无法找到某个软件包，可能是因为该软件包没有安装在当前环境中。conda 可以创建多个环境，每个环境可以包含不同的软件包。
Conda 常用命令大全（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了_conda命令大全
jasonOI的博客
12-14 1万+
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。
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07-03 1万+
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conda 常用命令 总结
07-11
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conda常用的命令
dhf327的专栏
04-14 619
Conda是一个流行的跨平台命令行工具，主要用于Python数据科学社区，用于管理不同的Python环境和包。
conda常用命令汇总
10-09
本文档将详细介绍conda的一些常用命令，以便用户能够高效地管理和维护开发环境。 conda的包管理功能强大，涵盖了安装、更新和卸载包等操作。使用conda安装包时，可以通过“conda install package-name”命令来完成...
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09-16
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melck的博客
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在 Windows 系统中，Conda 是一款功能强大的包管理和环境管理工具，尤其对于数据分析、科学计算等场景有着重要的作用。本文将详细介绍 Conda 在 Windows 系统中的常用命令，帮助你高效地管理虚拟环境和软件包。
Conda常用命令
xiaoyuerp的博客
06-17 2966
在用Python时，会有不同的版本要求，比如有的使用Python 2.7，有的使用Python3.5，有的使用pytorch，有的使用TensorFlow，创建多个虚拟环境，可以较好的解决该问题。conda当前的源设置在$HOME/.condarc中，可通过文本查看器查看或者使用命令>conda config --show-sources查看。中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/conda list 需进入该虚拟环境。
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Anaconda的安装 具体我不想写了，参考这篇文章写的很好： https://blog.youkuaiyun.com/leoe_/article/details/70544190 然后anconda使用方面，有2种： 点击anaconda navigaor 效果如下，可以自己玩 ，看起来很好，但是实际我绑定pycharm时候出现一些问题，所以我不推荐用这个方法。 可能个人对可视化的傻瓜用法不...
conda channels 添加国内镜像及HTTP 000 CONNECTION FAILED问题
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conda channels 出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url … 解决过程 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 2
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命令用法命令获取版本号获取帮助获取环境相关命令的帮助所有 --单词 都可以用 -单词首字母来代替比如 -version 可以用 -V来代替，只不过有的是大写，有的可能是小写创建环境创建指定python版本下包含某些包的环境进入环境退出环境删除环境列出环境复制环境指定目录下生成环境yml文件conda env export > 目录/environment.yml从yml文件创建环境安装包查看当前环境包列表conda list查看指定环境包列表。
conda的常用命令
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07-17
### Conda 常用命令一览表及使用教程 Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统，广泛用于 Python 和其他科学计算语言的依赖管理与环境隔离。以下是 Conda 的常用命令及其使用方法，适用于 Conda 的基础操作和环境管理。 --- #### 1. **Conda 环境管理命令** - **创建虚拟环境** ```bash conda create --name myenv ``` 创建一个名为 `myenv` 的新虚拟环境。 - **激活虚拟环境** ```bash conda activate myenv ``` 激活名为 `myenv` 的虚拟环境。 - **退出当前虚拟环境** ```bash conda deactivate ``` 退出当前激活的虚拟环境。 - **删除虚拟环境** ```bash conda remove --name myenv --all ``` 删除名为 `myenv` 的虚拟环境及其所有内容。 - **列出所有虚拟环境** ```bash conda env list ``` 显示所有已创建的虚拟环境。 - **导出虚拟环境配置** ```bash conda env export > environment.yml ``` 将当前虚拟环境的依赖配置导出为 `environment.yml` 文件。 - **从配置文件创建环境** ```bash conda env create -f environment.yml ``` 根据 `environment.yml` 文件创建一个新的虚拟环境。 --- #### 2. **Conda 包管理命令** - **安装包** ```bash conda install package_name ``` 在当前环境中安装指定的包。 - **安装特定版本的包** ```bash conda install package_name=version ``` 安装指定版本的包，例如 `conda install numpy=1.21`. - **更新包** ```bash conda update package_name ``` 更新当前环境中的指定包。 - **更新所有包** ```bash conda update --all ``` 更新当前环境中所有已安装的包。 - **卸载包** ```bash conda remove package_name ``` 从当前环境中卸载指定的包。 - **搜索可用包** ```bash conda search package_name ``` 查找可用的包及其版本信息。 - **列出当前环境中的包** ```bash conda list ``` 显示当前环境中已安装的所有包及其版本。 --- #### 3. **其他实用命令** - **查看 Conda 版本** ```bash conda --version ``` 显示当前安装的 Conda 版本。 - **更新 Conda 本身** ```bash conda update conda ``` 更新 Conda 到最新版本。 - **清理缓存** ```bash conda clean --all ``` 清理 Conda 缓存，释放磁盘空间。 - **批量安装依赖** ```bash while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt ``` 从 `requirements.txt` 文件中批量安装依赖包，优先使用 Conda，若失败则使用 Pip [^3]。 --- #### 4. **环境配置与管理** - **克隆环境** ```bash conda create --name newenv --clone myenv ``` 克隆一个已有的环境 `myenv` 并命名为 `newenv`. - **查看环境详细信息** ```bash conda info ``` 显示 Conda 和当前环境的详细信息。 - **查看特定环境的详细信息** ```bash conda info --envs ``` 显示所有环境的详细信息。 --- #### 5. **使用 Pip 与 Conda 结合** 虽然 Conda 是一个独立的包管理工具，但它也可以与 Pip 配合使用： - **在 Conda 环境中使用 Pip 安装包** ```bash pip install package_name ``` 在激活的 Conda 环境中使用 Pip 安装包。 - **导出 Pip 安装的包列表** ```bash pip freeze > requirements.txt ``` 将当前环境中通过 Pip 安装的包导出到 `requirements.txt`. --- #### 6. **快捷命令总结** | 操作 | 命令 | |------|------| | 创建环境 | `conda create --name myenv` | | 激活环境 | `conda activate myenv` | | 退出环境 | `conda deactivate` | | 删除环境 | `conda remove --name myenv --all` | | 导出环境 | `conda env export > environment.yml` | | 安装包 | `conda install package_name` | | 更新包 | `conda update package_name` | | 卸载包 | `conda remove package_name` | | 搜索包 | `conda search package_name` | | 列出包 | `conda list` | --- ####
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