conda创建虚拟环境

1 cmd下输入conda env list 或者 conda info -e检查目前已有的conda虚拟环境。

conda env list 

如果之前没有增加过conda的虚拟环境,则只会有一个默认的,由conda自带的名为base的虚拟环境。 

2 输入指令 conda create -n 虚拟环境的名字 python = 版本号

conda create -n myenv python=3.7.4

示例指令是安装一个名为myenv的虚拟环境,虚拟环境使用的python版本是3.7.4。

为了省事儿python的版本号可以只输入3,这样会配置为python当前最新的正式版本。

需要注意两点:

  1. =的前后不要有空格,否则命令无法被正常解析。
  2. 不输入python版本号,虚拟环境也能新建成功,但是没有python解释器,不能直接使用!

在下载python解释器相关内容请会有一个询问Proceed([y]/n)?

输入y就开始下载并创建虚拟环境了。

3. 虚拟环境安装完毕后,可以用conde env list检查一下安装的路径:

conda env list

 

在自带的base虚拟环境下出现了我们刚刚创建成功的myenv虚拟环境。虚拟环境的路径就在Anaconda3安装目录的envs/myenv目录下。

4. 输入指令conda activate 虚拟环境名称可以启动虚拟环境

conda activate myenv

 

如果虚拟环境启动成功,则命令行前面会出现(myenv)的字样,这与启动的虚拟环境名称是一样的。输入显示当前虚拟环境中python解释器的版本号。

输入pip list,可以看见当前虚拟环境下只安装了最小的python环境:

想使用任何第三库都需要独立安装。

5. 输入conda deactivate从虚拟环境中退出。

conda deactivate

6. 在VSCode中使用conda虚拟环境

在VSCode的底部显示的是当前使用的Python解释器。

点击当前的的Python解释器,会弹出一个对话框:

 选择对话框中的第一项,手动选择虚拟环境的Python解释器的位置。

虚拟环境Python解释器就是虚拟环境所在文件夹下(d:/Anaconda3/envs/myenv)的python.exe文件。

选定后,VSCode底部当前Python解释器会发生改变:

 

7 删除虚拟环境

输入指令conda remove -n myenv --all

conda remove -n myenv --all

 该指令会将myenv虚拟环境及其所有相关内容全部删除干净。

### 如何使用 Conda 创建和管理虚拟环境 Conda 是一个强大的包管理和环境管理系统,尤其适用于数据科学和 Python 开发。以下内容详细介绍了如何在 Ubuntu 系统中使用 Conda 创建和管理虚拟环境。 #### 安装 Miniconda 或 Anaconda 首先需要安装 Conda。可以选择安装 Miniconda 或 Anaconda。Miniconda 是一个轻量级的 Conda 分发版本,仅包含 Python 和 Conda,而 Anaconda 则包含了更多的科学计算包。以下是安装 Miniconda 的方法: 1. 下载 Miniconda 安装脚本: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 2. 赋予脚本执行权限并运行安装程序: ```bash chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 3. 按照提示完成安装,并将 Conda 添加到系统的 PATH 中[^1]。 #### 创建虚拟环境 创建虚拟环境Conda 的核心功能之一。以下是创建虚拟环境的步骤: 1. 使用 `conda create` 命令创建一个新的虚拟环境。例如,创建一个名为 `py37` 的虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.7: ```bash conda create -n py37 python=3.7 ``` 如果需要指定其他 Python 版本(如 Python 3.11),可以替换为: ```bash conda create -n myenv python=3.11 ``` 2. 如果在创建环境时遇到卡住的情况,可能是由于缓存问题导致的。可以通过清理缓存解决: ```bash conda clean --all ``` #### 激活和退出虚拟环境 激活虚拟环境后,可以在该环境中安装依赖包或运行代码。 1. 激活虚拟环境: ```bash conda activate py37 ``` 2. 退出虚拟环境: ```bash conda deactivate ``` #### 查看已有的虚拟环境 可以使用以下命令查看系统中已有的虚拟环境: ```bash conda info --envs ``` 或者: ```bash conda env list ``` #### 修改虚拟环境名称 如果需要修改虚拟环境的名称,可以通过以下步骤实现: 1. 查找虚拟环境的路径。 2. 进入 `anaconda/envs` 文件夹,直接重命名对应的文件夹[^2]。 #### 删除虚拟环境 删除虚拟环境会同时移除该环境中的所有包。例如,删除名为 `py37` 的虚拟环境: ```bash conda remove -n py37 --all ``` #### 在虚拟环境中安装包 进入虚拟环境后,可以使用 `conda install` 或 `pip install` 安装所需的包。建议优先使用 Conda 安装,以确保包的兼容性。 1. 查看虚拟环境中已安装的包: ```bash conda list ``` 2. 安装特定版本的包(例如 TensorFlow 2.2.0): ```bash conda install tensorflow==2.2.0 ``` 或者使用 pip 安装: ```bash pip install tensorflow==2.2.0 ``` #### 指定目录创建虚拟环境 如果需要将虚拟环境创建在特定目录下,可以使用 `--prefix` 参数。例如,在 `D:\software\conda\envs` 目录下创建一个名为 `swin_det` 的虚拟环境: ```bash conda create --prefix=D:\software\conda\envs\swin_det python=3.8 ``` 激活该环境时,可以直接指定路径: ```bash conda activate D:\software\conda\envs\swin_det ``` ### 注意事项 - 创建虚拟环境时,建议明确指定 Python 版本,以避免不必要的兼容性问题[^3]。 - 在安装包时,优先使用 Conda,因为 Conda 更擅长处理包之间的依赖关系。
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