如何配置conda环境及conda常用命令

如何配置conda环境及conda常用命令

如何配置conda环境

更改conda的仓库地址，因为 conda的仓库地址在国外，当你下载工具包时，下载速度会很慢，所以改到国内来。

Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
在anaconda命令行界面下执行命令代码

• 生成修改文件，执行命令后再主目录下会生成 .condarc 的文件

  conda config --set show_channel_urls yes
  

• 修改主目录下的 .condarc 文件，删除文件内的全部内容，添加下列代码

  ，代码来自清华源镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda ，保存退出即可即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

  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
    pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  

• 清楚索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

  conda clean -i
  

• 创建虚拟环境和下载包测试

  conda create --name Test numpy
  

conda 常用命令

查看

conda -V         # 查看 conda 版本
conda -h         # 获取帮助
conda env -h     #获取环境管理的全部命令帮助
conda list       # 查看已安装的包
conda env list   # 查看已创建的虚拟环境
conda info --e   # 查看虚拟环境信息
conda config --show channels  # 查看已添加的镜像源

更新

conda update -n base conda  #更新conda到最新版本
conda update python         #更新python
conda update anaconda       #更新anaconda
conda update numpy=版本号    #更新到指定版本

包相关命令

conda install numpy       #安装numpy的包
conda update numpy        #更新numpy包
conda update --all        #更新所有的包

搭建环境相关命令

conda create --name env_name    #创建环境
conda info --envs               #列举所有环境
conda env list                  #列举所有环境
conda activate env_name         #激活名为env_name的环境
conda deactivate                #退出当前环境的conda
conda remove -n env_name --all  #删除名为env_name的环境

源地址相关

conda config --show-sources     #查看所有源
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/   #添加阿里云的源
conda config --remove channels http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  #移除阿里云的源

国内常用源镜像地址

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn    #清华大学
https://mirrors.aliyun.com           #阿里云
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn     #中国科技大学
https://pypi.hustunique.com/         #华中理工大学