Anaconda常用命令及配置

本文详细介绍了使用Anaconda搭建TensorFlow环境的过程,包括Anaconda的安装与常用命令,以及如何通过配置国内软件源加速软件安装,解决网络慢的问题。
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最近因为重装系统需要重新搭建TensorFlow环境,期间遇到一些问题记录下来。

1. Anaconda常用命令

anaconda分为完整版和迷你版(Miniconda),Miniconda比较轻量级,这里我安装的是完整版。

当前最新版本下载路径:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe

1)查看当前环境安装的软件

conda list

2)查看虚拟环境

conda env list 或 conda info -e

3)创建虚拟环境

conda create -n env_name python=X.X

4)删除虚拟环境

conda remove -n env_name --all

5)进入虚拟环境

conda activate env_name

6)退出当前虚拟环境

conda deactivate

2. 配置国内软件源

今天VPN速度特别慢,导致几次安装都失败,最后改为配置国内软件源才安装成功,配置步骤如下。

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 --set show_channel_urls yes

执行以上命令后会在当前用户目录下生成.condarc文件,内容如下,可以将defaults那行删掉。

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

 

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### Anaconda 常用命令汇总 #### 创建环境 创建一个新的 Conda 环境可以使用 `-n` 参数指定环境名称或者 `-p` 参数指定路径。 通过中科大镜像源安装 Python 3.8 的环境示例如下: ```bash conda create -n py38 python=3.8 -c https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ ``` 如果需要自定义路径,则可执行如下命令[^2]: ```bash conda create -p /your_dir/env/env_name python=3.6.8 ``` #### 激活与停用环境 激活某个特定的 Conda 环境可以通过 `activate` 命令完成,而退出当前活动环境则使用 `deactivate` 命令。 - 激活环境: ```bash conda activate env_name ``` - 停用环境: ```bash conda deactivate ``` #### 列出所有环境 查看已有的 Conda 环境列表及其状态信息可通过以下指令实现: ```bash conda info --envs ``` #### 删除环境 当不再需要某环境时,可以选择将其删除。基于名字或路径两种方式均可操作: - 使用环境名删除: ```bash conda remove -n env_name --all ``` - 使用路径移除: ```bash conda remove -p /path/to/env --all ``` #### 安装、更新和卸载包 Conda 提供了一系列管理软件包的功能支持。 - **安装新包**到当前环境中去: ```bash conda install package_name ``` - 对现有包进行版本升级处理: ```bash conda update package_name ``` - 若要全面刷新整个 Anaconda 配置至最新版可用此方法[^1]: ```bash conda update conda && conda update anaconda ``` - 卸载不需要的包: ```bash conda remove package_name ``` #### 导出与导入环境配置文件 为了便于迁移或备份工作,导出当前环境设置成 YAML 文件非常实用;同样也可以依据该文件重建相同的开发条件。 - 将现况保存下来: ```bash conda env export > environment.yml ``` - 根据先前记录恢复原貌: ```bash conda env create -f environment.yml ``` #### 清理无用数据 长期运行过程中可能会积累不少废弃资源占用空间,定期清理有助于优化性能表现。 - 执行垃圾回收动作: ```bash conda clean --all ``` --- ### CUDA 相关补充说明 对于 GPU 加速计算场景下的 Linux 用户来说,安装 NVIDIA CUDA 工具链是一项基础任务。以下是利用官方 DEB 包形式部署 CUDA Toolkit 的流程概述[^3]: 1. 下载对应版本 `.deb` 文件并注册 GPG key; 2. 更新本地 APT 缓存索引表; 3. 开始正式安装过程。 具体脚本片段如下所示: ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-*.deb sudo cp /var/cuda-repo-*/*.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` ---
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