conda命令端（prompt）常用命令_conda prompt

对于conda而言，常用的无非就是对虚拟环境的增删改查

1.查看所有虚拟环境

conda env list

或者 conda info -e/--envs （“-”后面仅跟单个字母，“--”后面跟类似于全称）

2.查看当前环境下的所有已安装的包

conda list

3.创建一个虚拟环境

conda -n XXX python=3.6      /        conda -n XXX python=3.6.0

或者 conda --name XXX python=3.6        /           conda --name XXX python=3.6 

4.进入一个虚拟环境

window环境下

（conda）activate XXX

linus环境下

source activate - XXX

5.退出当前虚拟环境

window环境下

deactivate XXX

Linux环境下

deactivate XXX

6.删除一个虚拟环境

删除虚拟环境前，要退出该环境

conda remove -n XXX --all （这里相当去删除该环境下所有的库和包，也就是相当于删除该环境）

conda remove --name XXX --all

 

Tips：

conda create -h/--help 对当前命令进行help操作，相当于查看帮助

 

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第一次更新

1.创建新环境

conda create -n 环境名 python=3.6

2.删除一个环境

conda remove -n 环境名 --all

3.重新命名的方法

conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名

conda remove -n 旧环境名 --all

3.进入(激活)、退出虚机环境

windows下

activate 虚拟环境名

linux或OS下

source activate 虚拟环境名

deactivate

3.查看虚拟环境

conda env list  # 显示所有的虚拟环境名

或conda list -e

4.conda管理

conda --version  # 查看当前conda版本

conda update conda  # 升级当前conda

5.查看当前虚拟环境安装了哪些包

conda list

 

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第二次更新

1.在指定虚拟环境中安装额外的包

conda install -n your_env_name [package]

2.删除某个虚拟环境下的某个包

conda remove --name your_env_name  package_name  # 删除环境中的某个包

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1. conda --version #查看conda版本，验证是否安装

2. conda update conda #更新至最新版本，也会更新其它相关包

3. conda update --all #更新所有包

4. conda update package_name #更新指定的包

5. conda create -n env_name package_name #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，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. source activate env_name #切换至env_name环境

7. source deactivate #退出环境

8. conda info -e #显示所有已经创建的环境

9. conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name

10. conda remove --name env_name –all #删除环境

11. conda list #查看所有已经安装的包

12. conda install package_name #在当前环境中安装包

13. conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包

14. conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包

15. conda remove package #删除当前环境中的包

16. conda create -n tensorflow_env tensorflow

conda activate tensorflow_env #conda 安装tensorflow的CPU版本

17. conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu

conda activate tensorflow_gpuenv #conda安装tensorflow的GPU版本

18. conda env remove -n env_name #采用第10条的方法删除环境失败时，可采用这种方法