anaconda 的一些常用指令

最新推荐文章于 2025-04-30 14:52:17 发布
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文章标签： windows linux 运维
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版权

一. 创建环境

        1. conda create -n 环境名 python=3.10 -i 阿里源

二. 查询所有虚拟环境

        1. conda env list

三. 删除指定虚拟环境

        1. conda remove -n 环境名--all

四. 复制虚拟环境

        1. conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名

五. 进入虚拟环境中

        1. conda activate 环境名

五. 导出虚拟环境（首先要先进入到这个虚拟环境中）

        1. conda env export > environment.yaml

error_man
关注
Anaconda~Anaconda常用命令
feizuiku0116的博客
03-07 516
一、创建虚拟环境 # conda create -n 虚拟环境名 Python=Python版本 conda create -n LinuxUI Python=3.8 二、查看虚拟环境列表 conda env list 三、进入虚拟环境 # conda activate 虚拟环境名称 conda activate LinuxUI 四、退出虚拟环境 conda deactivate 五、删除虚拟环境 # conda env remove -n 环境名称 conda env remover -n Lin
【Anaconda】 anaconda常用命令总结
haoweixl的博客
06-10 1601
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/注意：将下面的可以将 env_name 替换为自己想命名的虚拟环境名。env_name为自己对应的环境名。还有一种格式是yml文件。
Anaconda常用命令
gua_niu123的博客
01-26 954
1 管理conda (1) 检查conda conda --version Conda会返回你安装Anaconda软件的版本。 (2) 升级conda conda update conda Conda会检查可升级版本，并同时显示可升级的包。 2 管理运行环境 (1) 创建新运行环境 conda create --name snowflakes biopython 创建名为snowflakes的新运行环境，其中包含包biopython (2) 激活新运行环境 Windows: acti
conda管理python环境
最新发布
ulting优快云的博客
04-30 990
有时候你在conda虚拟环境中，你查看pip --version以及python --version时，你会发现，它的版本和你预期的版本相差很大，这是可能是创建环境时，采用了默认python版本。，说明在conda中依然使用的是宿主机的pip，此时安装的包，会安装在宿主机的pip安装的位置，导致虚拟环境内和宿主机的pip包一样；- 如果设置conda-forge的优先级，可以直接去掉 -c conda-forge。更新conda到最新版本： conda update -n base conda。
Anaconda命令
hxh的博客
08-13 185
检查Anaconda是否成功安装：conda --version 检测目前安装了哪些环境：conda info --envs 检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python 安装不同版本的python： 对于GPU版本：conda create --name tensorflow-gpu python=3.5 对于CPU版本：conda c...
Anaconda 命令
海绵的博客
04-26 157
查看已经安装的包： pip list 或者 conda list 安装和更新： pip install requests pip install requests --upgrade 或者 conda install requests conda update requests 更新所有库 conda update --all 更新 conda 自身 con...
anaconda命令
mengmeng6666的博客
10-21 254
anaconda用法： 查看已经安装的包： pip list 或者 conda list 安装和更新： pip install requests pip install requests --upgrade 或者 conda install requests conda update requests 更新所有库 conda update --all 更新 conda 自身 conda update conda 更新 anaconda 自身 conda update anaconda anaconda换源：
软件准备之Anaconda常用命令集合
12-21
本文将详细讲解Anaconda中的常用命令，帮助用户更好地管理和维护自己的计算环境。 1. **Anaconda的Channel相关指令** - **查看Channel**：使用`conda config --show channels`可以查看当前配置的所有下载通道。 -...
anaconda常用命令
06-25
anaconda常用命令
【Anaconda】常用命令汇总
MengYa_Dream的博客
04-06 2902
Anaconda常用命令汇总 目录 1.创建虚拟环境 2.进入虚拟环境 3.安装requirement.txt 4.安装ubuntu系统所支持 pytorch，需要检查对应版本进行安装 5.下载Github文件，cd进入存放文件的目标文件夹 6.运行.py文件 7.调用link下载资源，除了语句，也可直接复制link，在网页下载，有时link中含版本时，应与实际环境一致
anaconda 命令
weixin_42468311的博客
03-24 144
conda env list conda create -n your_env_name python=3.6 activate env_name deactivate conda remove -n python3.6 --all
Anaconda命令（Anaconda指令）
Dontla的博客
12-21 2045
Anaconda通过强大的conda命令行工具，提供了灵活的环境和包管理功能。掌握这些命令不仅能够提升开发效率，还能确保项目依赖的一致性和可移植性。通过本文的介绍，期望读者能够熟练运用Anaconda命令，优化数据科学和开发流程。无论是创建和管理环境、处理包依赖，还是导出与导入环境配置，Conda都为开发者提供了便捷高效的解决方案。
Anaconda常用命令大全
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使用conda 首先我们将要确认你已经安装好了conda 配置环境 下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中，以及如何做复制一个环境作为备份。 测试python 然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装，以及安装另一个版本的python，还有在两个版本的python之间的切换。 检查包 1)我们将罗
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对于conda命令进行了归纳和整理，把使用频繁的放在了上面。
Anaconda命令，给自己看
Mr.π的博客
08-18 222
conda info --env 都有什么环境 conda list 查看安装了哪些包 conda create -n bagname-wjwpython=3.6 创建的基本命令 source activate bagname-wjw 启动虚拟环境 conda remove -n bagname-wjw -all 删除虚拟幻境 conda remove --namebagname-wjw package_name 删除包 ...
Anaconda 命令集锦
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05-14 192
#1 虚拟环境移植（克隆） 共有三种方式：导出环境配置文件、克隆整个环境、使用docker （1）导出配置文件 （2）克隆整个环境 （3）使用docker #2 查看电脑上已经建立的环境 conda info -e 或者是 conda env list #3 在anaconda建立的虚拟环境中，安装的第三方库的安装位置 “ 虚拟环...
Anaconda命令语句
gyy77的博客
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1. 创建、显示、激活环境并下载包 conda create -n envname python=3.7 conda env list conda activate envname pip install -r requirements.txt
anaconda的常用命令
03-20
<think>好的，我需要回答用户关于Anaconda常用命令的查询。首先，我要确保自己准确理解用户的需求。用户提到他们想查找Anaconda的常用命令列表，并引用了两篇相关的资料。我需要整理这些信息，并确保按照用户的要求使用正确的中文回答，同时遵循格式指令。 首先，根据用户提供的引用内容，引用[1]提到了Anaconda的安装路径设置、添加频道以及环境管理的命令。引用[2]则包括升级conda和anaconda的命令。我需要将这些信息整合成一个结构清晰的列表，涵盖安装、环境管理、包管理等主要方面。 接下来，我需要检查是否有其他常用命令未被提及，例如创建环境、激活环境、安装包、导出环境等。用户可能还需要知道如何管理频道、查找包、清理缓存等。需要确保覆盖用户可能需要的各个方面，但也要保持简洁，不提供过多冗余信息。 然后，我需要按照用户的要求，使用行内数学表达式时用$...$格式，但这里主要涉及命令和代码，可能数学表达式较少，但需要注意如果有版本号或其他数值的正确格式。不过在这个问题中，可能不太需要数学表达式，但代码块需要正确使用反引号包裹，并指定语言为python或其他合适的，例如bash。 同时，用户要求生成相关问题，我需要根据内容提出几个相关的问题，例如如何管理环境、如何解决依赖冲突等。这些问题应该帮助用户进一步了解Anaconda的使用。 最后，要确保引用标识正确添加在引用的段落末尾，例如引用[^1]和[^2]。需要确认引用的来源是否正确对应用户提供的引用内容。 现在，整理常用命令列表，分为安装与升级、环境管理、包管理、频道管理、环境导入导出、其他实用命令等部分。每个部分列出相关命令，并附上简要说明。例如： 安装与升级： conda update conda conda update anaconda 环境管理： conda create --name env_name python=3.8 conda activate env_name conda deactivate conda env list conda remove --name env_name --all 包管理： conda install package_name conda list conda search package_name conda update package_name conda remove package_name 频道管理： conda config --add channels channel_name conda config --show channels 环境导入导出： conda env export > environment.yml conda env create -f environment.yml 其他命令： conda clean --all conda info 然后，生成相关问题，例如： 1. 如何解决Anaconda环境中的依赖冲突？ 2. 如何在不同项目之间共享Anaconda环境配置？ 3. Anaconda和Miniconda有什么区别？ 需要确保所有命令语法正确，使用正确的代码块格式，并自然添加引用标识。最后检查是否符合用户的所有格式要求，包括行内公式和独立公式，但此处可能较少涉及数学公式，因此重点放在命令的正确性和格式上。</think>以下是Anaconda常用命令的汇总整理，涵盖环境管理、包操作和系统配置等核心功能： ### 一、安装与升级 1. 升级conda工具链 ```bash $ conda update conda # 升级conda本体 $ conda update anaconda # 升级完整发行版 ``` ### 二、环境管理 2. 创建指定Python版本的环境 ```bash $ conda create --name myenv python=3.9 ``` 3. 环境激活/切换（注意系统差异） ```bash $ conda activate myenv # 激活环境[^1] $ conda deactivate # 退出当前环境 ``` 4. 查看环境列表 ```bash $ conda env list # 显示所有虚拟环境 ``` ### 三、包管理 5. 安装/卸载软件包 ```bash $ conda install numpy=1.21 # 安装指定版本 $ conda remove matplotlib # 卸载包 ``` 6. 查看包信息 ```bash $ conda list # 当前环境包列表 $ conda search tensorflow # 搜索可用版本 ``` ### 四、配置管理 7. 添加清华镜像源（示例） ```bash $ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ ``` 8. 查看配置信息 ```bash $ conda config --show # 显示所有配置 ``` ### 五、环境迁移 9. 导出环境配置 ```bash $ conda env export > environment.yml # 生成环境快照 ``` 10. 复现环境 ```bash $ conda env create -f environment.yml ```
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