conda 命令(转载)

本文档详细介绍了conda环境的管理,包括查看版本、更新conda、安装与更新包、创建新环境、切换与退出环境、列出所有环境、删除环境等操作。此外,还涵盖了在特定环境中安装和移除包的方法,以及如何复制已有环境。对于conda用户来说,这是一个全面的参考指南。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. 查看conda版本,验证是否安装
conda --version
  1. 更新至最新版本,也会更新其它相关包
conda update conda
  1. 更新所有包
conda update --all
  1. 更新指定的包
conda update package_name
  1. 创建名为env_name的新环境,并在该环境下安装名为package_name 的包,可以指定新环境的版本号,
conda create -n env_name package_name

例如

conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas

创建了python2环境,python版本为2.7,同时还安装了numpy pandas包
6. 切换至env_name环境

source activate env_name
  1. 退出环境
source deactivate 
  1. 显示所有已经创建的环境
conda info -e
  1. 删除环境
conda remove --name env_name --all

or ,可采用这种方法

conda env remove -n env_name
  1. 查看所有已经安装的包
conda list
  1. #在当前环境中安装包
conda install package_name
  1. #在指定环境中安装包
conda install --name env_name package_name
  1. #删除指定环境中的包
conda remove -- name env_name package
  1. #删除当前环境中的包
conda remove package
  1. 从已有虚拟环境复制创建新环境
conda create -n new_env_name --clone old_env_name   
### Ubuntu 下使用 Conda 命令教程 #### 1. 安装 Anaconda 或 Miniconda 在 Ubuntu 系统上,可以通过以下方式安装 Anaconda 或 Miniconda: - **Anaconda**: 可以通过官方链接下载适合系统的版本并运行脚本进行安装[^1]。 - **Miniconda**: 对于更轻量级的选择,可以从官网获取 Miniconda 的安装包,并执行以下命令来完成安装[^2]: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 安装完成后,初始化环境变量以便能够正常使用 `conda` 命令。 --- #### 2. 初始化 Conda 并更新 为了确保 Conda 工具正常工作,在终端输入以下命令: ```bash source ~/.bashrc ``` 这一步是为了加载刚刚设置好的路径。接着可以检查当前 Conda 版本以及更新到最新版: ```bash conda --version conda update conda ``` --- #### 3. 创建新的 Python 虚拟环境 创建一个新的虚拟环境可以帮助隔离不同项目的依赖关系。以下是创建新环境的语法: ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 上述命令表示创建名为 `myenv` 的环境,并指定其使用的 Python 版本为 3.9。 激活该环境时可使用以下命令: ```bash conda activate myenv ``` 退出当前活动环境则可通过以下指令实现: ```bash conda deactivate ``` --- #### 4. 安装软件包 Conda 提供了一个强大的包管理器用于安装各种科学计算所需的库。例如要安装 TensorFlow 和 Keras 库,则可以在已激活的目标环境中运行下面这些命令之一[^3]: 对于 GPU 支持的情况 (假设 CUDA 驱动已经正确配置好),推荐这样操作: ```bash conda install tensorflow-gpu keras cudatoolkit=11.2 ``` 如果不需要 GPU 加速的话也可以只单纯安装 CPU 版本即可: ```bash conda install tensorflow keras ``` 另外还可以借助 pip 来补充一些特定需求但尚未被纳入 conda 渠道中的第三方模块,比如某些最新的 beta 测试功能之类的扩展组件. --- #### 5. 删除不再需要的环境或包 当某个项目结束之后可能希望清理掉那些无用的数据占用空间资源。删除整个环境的操作如下所示: ```bash conda remove -n old_env_name --all ``` 而单独移除某几个不想要再保留下来的程序包则是这样的形式: ```bash conda remove package-name ``` 以上就是关于如何在 ubuntu 上利用 conda 进行开发前准备工作的基本指导说明. ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值