服务器中的conda环境

conda activate pytorch1.12_gpu
（X）conda install sklearn
（√）conda install scikit-learn

写在最前面

使用全功能的anaconda，可以用conda控制同包环境，同时装py27和py35两个版本。

最近经常用服务器的conda，总结一下命令方便调用

参考：https://blog.csdn.net/Tianweidadada/article/details/80150056
https://blog.csdn.net/weixin_41466947/article/details/107377071

conda环境配置

查看当前系统下的环境：

conda info -e

创建新的环境：

# 指定python版本为3.8，注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下，自动安装最新python版本
conda create -n env_name python=3.8
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7

进入虚拟环境：

conda activate pytorch1.12_gpu

退出虚拟环境：

conda deactivate

环境切换

# 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name
activate env_name

退出环境，也可以使用activate root切回root环境

deactivate env_name

环境增删改查

查看虚拟环境：

conda env list

conda克隆环境

conda create --name B --clone A

conda删除环境

conda remove --name B --all
conda remove -n env_name --all

conda重命名环境

conda create --name B --clone A
conda remove --name A --all

包管理

给某个特定环境安装package有两个选择，一是切换到该环境下直接安装，二是安装时指定环境参数-n

activate env_nameconda install pandas

# 安装anaconda发行版中所有的包
conda install anaconda
conda install -n env_name pandas

查看已经安装的package

conda list

# 指定查看某环境下安装的package
conda list -n env_name

查找包

conda search pyqtgraph

更新包

conda update numpy
conda update anaconda

卸载包

conda remove numpy

设置国内镜像

恢复默认源

conda config --remove-key channels

将anaconda换一下源（加入清华源）

vi ~/.condarc

把channels里面的https改成http
这个是网络安全的原因，https协议是有安全性的ssl加密传输协议，是浏览器和服务器之间的通信加密，这样来确保传输的安全。

auto_activate_base: false
channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

清除缓存

为了保证用的是镜像站提供的索引，清除索引缓存，输入：

conda clean -i 

根据不同要求得到命令后，要把-c pytorch去掉，才会去自己添加的镜像源下载

pycharm包更新

最简单方法, pip安装之后, 点击右下角状态栏里的python解释器, 重新点击当前的python解释器,这时候会触发重建索引即index, 远程的包会下载到本地