windows 下，Anaconda命令总结

1.windows 下， conda源操作/增、减、重置、换源

查看当前的源

conda config --show-source

添加指定的源

conda config --add channels 源名称或链接

例如

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

删除指定源

conda config --remove channels 源名称或链接

恢复默认源

conda config --remove-key channels

清华源（TUNA）

conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

豆瓣源

conda config --add channels  http://pypi.doubanio.com/simple/

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow --trusted-host mirrors.aliyun.com

pytorch官网下载whl文件的路径
下载pytorch的whl文件的路径torch_stable

设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

若需要PyTorch需添加

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch

这里是引用https://blog.csdn.net/weixin_44201449/article/details/99693943

2. 版本查看

查看conda版本

 conda --version

或

 conda -V 

更新conda版本

conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator    #update最新版本的anaconda-navigator

查看pip版本

pip show pip

或

pip --version

更新pip版本

python -m pip install --upgrade pip

查看python版本

python --version

或

python -V

选用python特定版本

这里是引用
https://blog.csdn.net/viczoe/article/details/88905276

更新python版本

conda update python        #更新python
conda install python=3.6   #安装3.6版本python

查看TensorFlow版本

需要在python下

>>import tensorflow as tf
>>tf.__version__
>#双下划线

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

3. 关于环境的操作

 - conda info -e                      #查看当前系统下的环境
 - conda create -n env_name python=2.7#指定python版本为2.7
 - conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7#同时安装必要的包
 - activate env_name                  #开启xxxx环境(env_name为环境名)
 - deactivate                         #关闭环境
 - conda remove -n env_name --all     #移除xxxx环境
 - conda create --name newname --clone oldname   #克隆环境
 - conda remove --name oldname --all  #彻底删除旧环境

- conda env list                     #显示所有的虚拟环境
- conda info --envs                  #显示所有的虚拟环境
- conda clean -p                     #删除没有用的包
- conda clean -t                     #tar打包
- conda clean -y -all                #删除所有的安装包及cache

4. Tensorflow的安装报错

4.1. 安装TF2.0时，报错：未安装wrapt

ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

解决办法

pip install wrapt --ignore-installed

4.2. import tensorflow，报错：

ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

1. 尝试安装安装vc64位运行库。visual studio2015,2017,2019中刚好有这个运行环境。
2. 部分老电脑不支持AVX指令集，像笔者实验室的破电脑没有gpu，还是奔腾E5700的CPU。用鲁大师查看配置后，显示特征MMX, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, EM64T, EIST。而官网提供的tensorflow大多基于AVX指令集，因此需要找支持SSE的版本进行安装。这里推荐另一篇文章以供参考tensorflow的 ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败解决办法
   文章中提供了链接Github-fo40225/tensorflow-windows-wheel，以供下载sse版本tf2.0.
   (吐槽一下，19年的许多相关帖子都是推荐退回老版本，个人认为这无异于顾头不顾腚。另外，指令集可以通过鲁大师查看，无需安装CPU-Z)

2020/05更新

参考

1. 安装TensorFlow2.0 Cannot uninstall ‘wrapt’
2. tensorflow的 ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败解决办法
3. 从 TensorFlow 1.6 开始，二进制文件使用 AVX 指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行。