devbox
繁依Fanyi0
这个屌丝很懒，什么也没留下！
关注作者
热门标签
热门文章
当前位置:   article > 正文

Conda常用命令整理(列举已有环境\创建环境\进入环境) conda create --name env_name python=3.7_conda env list

作者：繁依Fanyi0 | 2024-05-28 20:56:37

赞

踩

conda env list

Conda常用命令整理_CharlotteMen的博客-CSDN博客_conda命令对Conda常用命令的整理，主要参考Anaconda官方指南Using Conda：https://conda.io/docs/using/index.htmlhttps://blog.csdn.net/menc15/article/details/71477949

最常用指令：

1 列举环境:conda env list
2 创建环境: conda create --name xxx python=3.7
3 激活环境: source activate xxx
4 退出环境: source deactivate
5 克隆虚拟环境(此处复制base环境) conda create -n xxx --clone base
说明: 其中xxx表示环境的名称，它是自定义的

1 安装中遇到问题  conda create --name pysot python=3.7 

  1. C:\Users\Administrator>conda create --name pysot python=3.7
  2. WARNING: The conda.compat module is deprecated and will be removed in a future r
  3. elease.
  4. Collecting package metadata: done
  5. Solving environment: done
  6.  
  7.  
  8. ==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  9.   current version: 4.6.11
  10.   latest version: 4.6.14
  11.  
  12. Please update conda by running
  13.  
  14.     $ conda update -n base -c defaults conda
  15.  
  16.  
  17.  
  18. ## Package Plan ##
  19.  
  20.   environment location: G:\nk_deeplearning\Anaconda\envs\pysot
  21.  
  22.   added / updated specs:
  23.     - python=3.7
  24.  
  25.  
  26. The following packages will be downloaded:
  27.  
  28.     package                    |            build
  29.     ---------------------------|-----------------
  30.     ca-certificates-2019.5.15  |                0         166 KB
  31.     certifi-2019.6.16          |           py37_0         155 KB
  32.     openssl-1.1.1c             |       he774522_1         5.7 MB
  33.     pip-19.1.1                 |           py37_0         1.8 MB
  34.     python-3.7.3               |       h8c8aaf0_1        17.8 MB
  35.     setuptools-41.0.1          |           py37_0         680 KB
  36.     sqlite-3.28.0              |       he774522_0         945 KB
  37.     vs2015_runtime-14.15.26706 |       h3a45250_4         2.4 MB
  38.     wheel-0.33.4               |           py37_0          57 KB
  39.     ------------------------------------------------------------
  40.                                            Total:        29.6 MB
  41.  
  42. The following NEW packages will be INSTALLED:
  43.  
  44.   ca-certificates    pkgs/main/win-64::ca-certificates-2019.5.15-0
  45.   certifi            pkgs/main/win-64::certifi-2019.6.16-py37_0
  46.   openssl            pkgs/main/win-64::openssl-1.1.1c-he774522_1
  47.   pip                pkgs/main/win-64::pip-19.1.1-py37_0
  48.   python             pkgs/main/win-64::python-3.7.3-h8c8aaf0_1
  49.   setuptools         pkgs/main/win-64::setuptools-41.0.1-py37_0
  50.   sqlite             pkgs/main/win-64::sqlite-3.28.0-he774522_0
  51.   vc                 pkgs/main/win-64::vc-14.1-h0510ff6_4
  52.   vs2015_runtime     pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.15.26706-h3a45250_4
  53.   wheel              pkgs/main/win-64::wheel-0.33.4-py37_0
  54.   wincertstore       pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py37_0
  55.  
  56.  
  57. Proceed ([y]/n)? y
  58.  
  59.  
  60. Downloading and Extracting Packages
  61. setuptools-41.0.1    | 680 KB    | #################################### | 100%
  62. ca-certificates-2019 | 166 KB    | #################################### | 100%
  63. certifi-2019.6.16    | 155 KB    | #################################### | 100%
  64. openssl-1.1.1c       | 5.7 MB    | #################################### | 100%
  65. pip-19.1.1           | 1.8 MB    | ###7                                 |  10%
  66. vs2015_runtime-14.15 | 2.4 MB    | #################################### | 100%
  67. python-3.7.3         | 17.8 MB   | ##############8                      |  41%
  68.  
  69.  
  70.

中间网络错误；

重复指令即可：
conda create --name pysot python=3.7

巨慢~

2 指令说明

环境：Win7  64bit with conda 4.6.11   指令：conda list
以下命令均在windows命令行中输入。
一般来讲，无论是在Linux，OS X还是在windows系统中，在命令行窗口中输入的conda命令基本是一致的，除非有特别标注。

0.获取版本号

conda --version
conda -V

1. 获取帮助

  1. conda --help
  2. conda -h

查看某一命令的帮助，如update命令及remove命令

  1. conda update --help
  2. conda remove --help
  • 同理，以上命令中的--help也可以换成-h。

2.环境管理

查看环境管理的全部命令帮助

conda env -h

1 创建环境

conda create --name your_env_name

conda create --name your_env_name
输入y确认创建。

2 创建制定python版本的环境

  1. conda create --name your_env_name python=2.7
  2. conda create --name your_env_name python=3
  3. conda create --name your_env_name python=3.5

conda create --name your_env_name python=2.7

2 创建包含某些包的环境
 

conda create --name your_env_name numpy scipy

conda create --name your_env_name numpy scipy

2 创建指定python版本下包含某些包的环境

conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy

conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy

3 列举当前所有环境

  1. conda info --envs
  2. conda env list

conda info --envs
conda env list

4 进入某个环境

source activate your_env_name

source  activate your_env_name

注意：(要加source 来激活环境才有效果要加source)
这里需要写成

source activate your_env_name

eg: conda env list

eg: source activate base


(base)表示当前进入的环境

５退出当前环境

source deactivate
conda deactivate [此指令适用于THU服务器-亲测有效]
注意:

如果不加source 是不行的source deactivate 

PS:如果激活失败可以参考这个博客：conda activate激活环境出错的解决办法_云外孤鸟的博客-CSDN博客_activate conda

报错如下：

zsq@localhost ~]$ conda activate python36

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run

    $ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:
  - bash
  - fish
  - tcsh
  - xonsh
  - zsh
  - powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.
 

1 我觉得很有可能是是上次conda activate xxx命令激活环境后,
未使用conda deactivate退出环境就关闭终端导致的。

2 发现这个问题后，解决思路就比较明显了，重新激活一下环境就好了，具体操作如下：

# 重新进入虚拟环境
source activate
 # 重新退出虚拟环境
source deactivate

最后，重新执行conda activate env_py36 没有报错，成功进入该虚拟环境
 

6 复制某个环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name

conda create --name new_env_name --clone old_env_name
                                     创建的新环境名　　　　复制的旧环境名

7 删除某个环境

conda remove --name your_env_name --all

conda remove --name your_env_name --all
 

3 分享环境

如果你想把你当前的环境配置与别人分享，
这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境（同一个版本的python及各种包）来共同开发/进行新的实验。
一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。

1 首先通过activate target_env要分享的环境target_env，

首先，先激活， 通过 

source activate target_env

2 然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件，

conda env export > environment.yml

3 小伙伴拿到 environment.yml 文件后，
将该文件放在工作目录下，
可以通过以下命令从该文件创建环境

conda env create -f environment.yml

conda env create -f environment.yml

.yml是这个样子的 

è¿éåå¾çæè¿°

当然，你也可以手写一个 .yml 文件用来描述或记录你的python环境。

4 包管理

1 列举当前活跃环境下的所有包

conda list

conda list

2 列举一个非当前活跃环境下的所有包(应该是制定哪个环境的名字就是哪个环境)

conda list -n your_env_name

conda list -n your_env_name

3 为指定环境安装某个包

conda install -n env_name package_name

conda install -n env_name package_name
　　　　　　　环境名　　包的名字

如果不能通过conda install来安装，
文档中提到可以从Anaconda.org安装，
但我觉得会更习惯用pip直接安装。
pip在Anaconda中已安装好，
不需要单独为每个环境安装pip。
如需要用pip管理包，activate环境后直接使用即可。
 

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/繁依Fanyi0/article/detail/639245
推荐阅读
相关标签

Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有，并保留所有权利。

  

闽ICP备14008679号