常用的conda命令

部署运行你感兴趣的模型镜像

常用命令链接
(1)查看anaconda中环境路径的方法:
conda env list

因为前面安装pytorch的时候创建了一个虚拟环境,可以看到上图结果。
补充知识:创建以及查找虚拟环境的命令详见链接:
在 Anaconda Prompt (不是 cmd 终端)中,创建一个虚拟环境:
conda create -n 你的虚拟环境名 python=3.5
激活虚拟环境
activate 你的虚拟环境名
退出
deactivate
http://www.py.cn/tools/anaconda/16383.html

(2)查看python版本:
(base) C:\Users\27109>python
Python 3.9.7 (default, Sep 16 2021, 16:59:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

查看conda版本,也是检测conda是否安装成功的依据:
(base) C:\Users\27109>conda --version
conda 4.10.3

查看已安装的包:
conda list

(3)查看可以通过conda命令安装的包名,可以在网站查看
http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

查看当前环境下的已经安装的包
$ conda list

查找包
$ conda search beautifulsoup4

安装包到环境bunnies,不加–name时,默认安装到当前环境
$ conda install --name bunnies beautifulsoup4
conda默认从https://repo.continuum.io/pkgs/下载安装包,当无法找到需要的安装包时,可以通过Anaconda.org安装包, 在http://anaconda.org可以搜索可用的包并在包详情页面获取下载命令,如:

安装包bottleneck
$ conda install -c conda-forge bottleneck

检查安装结果
$ conda list

使用pip命令安装包,当无法使用conda安装,也无法从Anaconda.org下载到需要的安装包时,可以通过pip命令安装
$ pip install see

查看包
$ conda list

删除指定环境里的包
$ conda remove --name bunnies iopro

常用命令清单
https://conda.io/docs/_downloads/conda-cheatsheet.pdf

(4)配置使用清华的源
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --set show_channel_urls yes

配置安装软件时不要提示输入yes
$ conda config --set always_yes true

查看所有配置信息
$ conda config --show --json

更多配置可以参考
https://conda.io/docs/user-guide/configuration/index.html

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### Conda 常用命令及使用方法 #### 查看已创建的环境列表 为了查看当前系统上所有的Conda环境,可以使用`conda env list`、`conda info -e`或`conda info --envs`这三条命令之一[^1]。 ```bash conda env list ``` #### 获取帮助信息 当遇到不熟悉的命令时,可以通过`conda help`来获取详细的帮助文档[^2]。 ```bash conda help ``` #### 更新Conda本身 保持Conda处于最新版本对于安全性和性能至关重要。通过下面这条命令可实现更新: ```bash conda update conda ``` #### 创建新的虚拟环境 创建一个新的Python环境能够有效隔离不同项目的依赖关系。基本语法如下所示: ```bash conda create --name myenv python=3.8 ``` 这里`myenv`代表新建环境的名字,而`python=3.8`指定了该环境中使用的Python版本号[^3]。 #### 卸载软件包 如果不再需要某个特定的库,则可通过`conda remove`指令将其移除: ```bash conda remove numpy ``` 此操作仅会删除名为numpy的单个包;若要清理整个环境中的所有内容,建议先激活目标环境再执行上述命令。 #### 复制现有环境 有时候希望基于现有的工作空间快速建立另一个相似的工作区,这时就可以利用克隆功能: ```bash conda create --name new_env_name --clone old_env_name ``` 其中`old_env_name`是要复制的目标环境名称,而`new_env_name`则是新生成环境所赋予的新名字[^5]。 #### 安装额外的软件包 向已经存在的环境中添加更多工具或库是一件很常见的事情,比如想要加入pandas这个数据分析库的话,就应当这样做: ```bash conda install pandas ``` 以上就是一些常用Conda命令介绍以及它们的具体应用方式[^4]。
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