conda命令使用方式:
注意:
在线安装时,记得删掉后面的-c pytorch,因为它表示从pytorch官网进行下载,不从清华镜像源下
前面安装失败后,可以用下conda clean --all和conda update --all 然后在重新运行安装命令
常用命令
可以参考:https://blog.csdn.net/zhayushui/article/details/80433768
命令 | 功能 |
---|---|
conda -h | 查看帮助 |
conda --version | 更多操作查看conda版本 |
conda install django | 安装django包 |
conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=9.0 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ | 指定安装渠道进行安装 |
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ | 指定渠道安装 |
conda search tensorflow | 查看有哪些渠道有安装源 |
conda list | 查看已经安装的包 |
conda update django | 更新包 |
conda update --all | 更新所有包 |
conda uninstall django | 删除包 |
conda create –n name python=version | 创建环境 |
conda activate name | 激活环境 |
conda deactivate name | 退出当前环境 |
conda remove –n name --all | 删除环境 |
conda env list | 查看所有虚拟环境 |
conda info --envs | 查看所有虚拟环境 |
conda clean --all | 清理无用的包或安装包 |
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ | 添加下载源 |
conda config --set show_channel_urls yes | 让下载时显示从哪儿下载的 |
conda config --show channels | 展示所有的下载渠道 |
conda install --offline pytorch-1.3.0-py3.6_cuda9.2.148_cudnn7.6.3_0.tar.bz2 | conda进行离线安装 |
conda config --show | 显示出所有conda的config信息 |
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ | 移除之前conda config --show channels显示的清华源 |
conda config --set always_yes false | 这里的意思是安装确认中,不默认yes,而是由我来决定 |
conda create -n pytorch python=3.6 #conda 是指调用 conda 包,create 是创建的意思,-n 是指后面的名字是屋子的名字, pytorch是屋子的名字(可以更改成自己喜欢的),python=3.6 是指创建的屋子,是 python3.6 版本。
conda info --envs #看到 conda 环境中,有新建的 pytorch 环境,右边的 * 号表示,当前你处于哪个环境。
conda activate pytorch #进入 pytorch 环境
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --show channels
conda install --offline pytorch-1.3.0-py3.6_cuda9.2.148_cudnn7.6.3_0.tar.bz2 #注意先用cd切换至文件所在目录
conda install --offline torchvision-0.4.1-py36_cu92.tar.bz2
conda config --show #显示出所有conda的config信息
conda config --show channels #显示channels信息
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ #移除之前conda config --show channels显示的清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes#从channel中安装包时显示channel的url
conda config --set always_yes false #这里的意思是安装确认中,不默认yes,而是由我来决定
conda install <包名> 安装指定包
conda remove <包名> 移除指定包
conda update <包名> 更新指定包
一些好用的源
show_channel_urls: true
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
首先在base下运行 conda install nb_conda
然后激活你要用的环境:conda activate tensorflow1.14_gpu
然后在该环境下安装ipykernel:conda install ipykernel
此时重启jupter,新建文件时可以看到你的环境,如果你想给环境加一个名字
可以在该环境下运行 python -m ipykernel install --name tensorflow1.14_gpu (注意,原来的环境选项不会消失,又新加了一个选项)
详细内容参考:https://blog.csdn.net/felaim/article/details/106091674
也可在不同环境中打开jupter,效果差不多:jupyter notebook(你要用的环境下,输入该命令即可)
详细内容参考:https://www.jianshu.com/p/99cab5941234
该博客还提到了根据别人的文件创建环境,需要时可以试一下。
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://blog.csdn.net/zxyOVO/article/details/127254650
# 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如:
pip install numpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
1.Windows系统
windows下,直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,内容如下:
[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
2.Linux系统
mkdir ~/.pip
cd ~/.pip
vim pip.conf
内容和上面的一样
[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
3.下载测试
清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学:https://pypi.hustunique.com/
山东理工大学:https://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣:https://pypi.douban.com/simple/