【Anaconda3】常用命令_anaconda3命令

【Anaconda3】常用命令

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一、anaconda3安装与换源

1.anaconda3在不同操作系统下安装

参考ubuntu18.04环境下安装anaconda红框部分

Windows10环境下安装anaconda

2.数据源管理

显示目前conda的数据源

conda config --show-source
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# 查看所有信息
 conda config --show
# 具体查看某个部分信息
conda config --show channels
conda config --show custom_channels
conda config --show default_channels
conda config --show show_channel_urls
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添加数据源

# 添加清华anaconda镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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删除数据源

# 添加清华anaconda镜像
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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修改数据源

解决"conda install"下载速度慢问题:

# 首先生成这个配置文件(第一次使用)
conda config 
# 修改~/.condarc文件
sudo gedit ~/.condarc
# 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引
conda clean -i
# 查看conda设置 conda config --show-source
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配置文件详解参考

## 写入源文件的内容
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
auto_activate_base: true
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# 切换回默认源
conda config --remove-key channels
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3.升级Anaconda

# 必须在base环境下
conda deactivate   
# 更新conda
conda update conda
# 更新Anaconda及其包
conda update anaconda
# 更新最新版本的anaconda-navigator 
conda update anaconda-navigator
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二、conda常用命令

1.虚拟环境管理常用命令

创建新的虚拟环境

# environment_name 虚拟环境名; x.x是python版本
conda create -n environment_name python=x.x
# eg:conda create -n pytorch python=3.7
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删除虚拟环境

conda remove -n environment_name --all
# eg: conda remove -n pytorch --all
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复制/重命名虚拟环境

# old_environment_name 旧环境
# new_environment_name 新环境
conda create --name new_environment_name --clone old_environment_name
# eg: conda create --name pytorchforDL --clone pytorch
# 重命名则彻底删除旧环境
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激活指定虚拟环境

conda activate environment_name 
# eg: conda activate pytorch
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退出当前虚拟环境

conda deactivate    
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显示所有的虚拟环境

conda env list
# 或者                    
conda info --envs     
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开启/关闭自动激活base虚拟环境

#关闭自动激活状态(命令框会关闭自动激活base)
conda config --set auto_activate_base false
#关闭自动激活状态
conda config --set auto_activate_base true
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2.文件包管理常用命令

查看当前虚拟环境下已安装文件包

conda list 
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查看指定虚拟环境下已安装文件包

conda list -n environment_name 
# eg: conda list -n base
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查看指定文件包各个版本

# package_name 安装包名
conda search package_name 
# eg: conda search numpy
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安装文件包

# 根据conda search package_name安装包
conda install -c package_name 
# eg: conda install numpy=1.15.0
# 安装本地包XXXX.tar.bz2
conda install --use-local  ~/Downloads/XXXX.tar.bz2
# conda list查看
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更新文件包

conda update package_name
# eg: conda update numpy
# 升级所有包
conda update --all
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卸载文件包

conda uninstall package_name
# numpy和numpy-base需要一起删除
# eg: conda uninstall numpy
# eg: conda uninstall numpy-base
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清理没用包

# 删除没用包
conda clean -p
# 删除没用tar
conda clean -t
# 删除所有的无用包及cache
conda clean -y --all
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