conda安装、升级、查询、删除、激活环境、镜像等

安装

linux环境

bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
#yes+回车 
#然后重启terminal

 window环境:直接双击安装exe文件,然后根据安装向导进行安装

升级

升级Anaconda需要先升级conda

conda update conda          #基本升级
conda update anaconda       #大的升级
conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator   

卸载Anaconda软件

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中,所以直接将该目录删除即可。删除整个Anaconda目录:

计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows

或者

找到C:\ProgramData\Anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe执行卸载
rm -rf anaconda    //ubuntu

最后,建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。

conda环境使用基本命令

conda update -n base conda        #update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5   #创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx               #开启xxxx环境
conda deactivate                  #关闭环境
conda env list                    #显示所有的虚拟环境
conda info --envs                 #显示所有的虚拟环境

查看指定包可安装版本信息命令

查看tensorflow各个版本:(查看会发现有一大堆TensorFlow源,但是不能随便选,选择可以用查找命令定位)

anaconda search -t conda tensorflow  

查看指定包可安装版本信息命令

anaconda show <USER/PACKAGE>  

 查看指定anaconda/tensorflow版本信息

anaconda show tensorflow

 输出结果会提供一个下载地址,使用下面命令就可指定安装1.8.0版本tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0 

更新,卸载安装包:

conda list         #查看已经安装的文件包
conda list  -n xxx       #指定查看xxx虚拟环境下安装的package
conda update xxx   #更新xxx文件包
conda uninstall xxx   #卸载xxx文件包

 删除虚拟环境

conda remove -n xxxx --all   //创建xxxx虚拟环境

清理(conda瘦身)

conda clean就可以轻松搞定!第一步:通过conda clean -p来删除一些没用的包,这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方,并删除它们。第二步:通过conda clean -t可以将删除conda保存下来的tar包。

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache

重命名env

Conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程。
切记不要直接mv移动环境的文件夹来重命名, 会导致一系列无法想象的错误的发生!

conda create --name newname --clone oldname      //克隆环境
conda remove --name oldname --all      //彻底删除旧环境

conda自动开启/关闭激活

conda activate   #默认激活base环境
conda activate xxx  #激活xxx环境
conda deactivate #关闭当前环境
conda config --set auto_activate_base false  #关闭自动激活状态
conda config --set auto_activate_base true  #关闭自动激活状态

Conda 安装本地包

有时conda或pip源下载速度太慢,install a过程中会中断连接导致压缩包下载不全,
此时,我们可以用浏览器等工具先下载指定包再用conda或pip进行本地安装

 

#pip 安装本地包
pip install   ~/Downloads/a.whl
#conda 安装本地包
conda install --use-local  ~/Downloads/a.tar.bz2

解决conda install 下载速度慢 

#例如, 添加清华anaconda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/
conda config --set show_channel_urls yes

 pip和conda批量导出、安装组件(requirements.txt)

pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

pip freeze > requirements.txt

pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

pip install -r requirements.txt

conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件 

conda list -e > requirements.txt

pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

conda install --yes --file requirements.txt

问题

failed ERROR conda.core.link:_execute(502):

conda install 软件时出现如下错误信息:
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: 
failed ERROR conda.core.link:_execute(502):

解决方法:往往时权限不够,需要以管理员方式运行Anaconda prompt进行安装

jupyter notebook默认工作目录设置

1)在Anaconda Prompt终端中输入下面命令,查看你的notebook配置文件在哪里:

jupyter notebook --generate-config
#会生成文件C:\Users\用户\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

2)打开jupyter_notebook_config.py文件通过搜索关键词:c.NotebookApp.notebook_dir,修改如下

c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:\\tf_models'     //修改到自定义文件夹

3)然后重启notebook服务器就可以了

**注:**其它方法直接命令到指定目录,Anaconda Prompt终端中输:jupyter notebook 目录地址

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### 如何使用 Conda 命令安装软件包 Conda 是一种强大的开源工具,用于管理软件包和环境。以下是关于如何通过 `conda` 命令来安装软件包的相关说明。 #### 安装单个软件包 可以通过以下命令在当前激活环境安装一个单独的软件包: ```bash conda install package_name ``` 此命令会在当前活动的 Conda 环境中查找并安装指定名称的软件包[^1]。 #### 安装多个软件包 如果需要一次性安装多个软件包,则可以在同一命令中列出它们的名字,如下所示: ```bash conda install package1 package2 package3 ``` 这样可以减少多次执行相同操作的时间成本,并确保所有必要的组件都被正确引入到目标环境中。 #### 在特定环境安装软件包 为了向已存在的非活跃状态下的具体命名空间添加新资源而不影响其他部分, 可采用下面这种方式: ```bash conda install --name myenv package_name ``` 或者先切换至该专属区域后再按常规流程继续前进: ```bash conda activate desired_environment conda install package_name ``` #### 自定义渠道源地址 有时候官方仓库可能不包含某些特殊需求的应用程序或者是网络连接速度较慢等问题发生时,我们还可以利用额外参数来自定义镜像站点位置从而加快下载效率或是访问私有存储库内容。 ```bash conda install -c channel_name package_name ``` 这里的 `-c` 参数指定了一个附加频道作为优先级最高的检索地点之一[^4]。 #### 更新现有软件包 对于已经存在于系统内的实例而言,保持其处于最新稳定版同样重要。这可通过简单的升级指令实现: ```bash conda update package_name ``` #### 卸载不再使用的项目 当决定移除某项功能或清理多余占用空间的时候,可运用下列语法完成删除动作: ```bash conda remove package_name ``` 值得注意的是,尽管从当前工作区彻底清除了关联文件夹结构及其内部数据记录,但原始压缩包仍保留于缓存目录下以便未来重复利用节省带宽消耗[^2]。 --- ### 总结 以上便是有关如何借助 conda 工具来进行高效便捷地维护个人开发所需的各类依赖集合的基本指导方针。无论是单一模块还是复杂组合形式都能轻松应对自如;而且得益于内置机制设计优势,在面对多版本共存场景以及跨平台移植兼容性挑战等方面表现尤为突出[^3]。
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