Windows在命令行中直接使用conda虚拟环境以及一些实用的conda命令

在命令行中输入conda env list
可以查看当前已有的全部conda虚拟环境(如下图)
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输入conda create -n name python = version可以创建指定python版本的名称为name的虚拟环境
输入conda create -n py19 python=3.6,创建后使用conda env list查看结果如下
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输入conda env remove -n name可以删除指定名称的虚拟环境
例如输入 conda env remove -n py19
在这里插入图片描述
删除后conda env list查看虚拟环境结果如下
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输入conda activate name,就可以激活并进入对应的虚拟环境这里name表示虚拟环境的名称,比如输入conda activate tf1_12(如下图)
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conda list可以查看这个虚拟环境中所有安装的包
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conda search name,可以查找某个包的conda命令可下载的所有版本,这里name表示某个包的名称,比如输入conda search pillow
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conda install name == version,可以下载指定版本的包,
比如输入conda install pillow==2.1.0就可以下载2.1.0版本的pillow,conda会根据当前python的版本选择合适的包下载。这里不再附图说明。
有时候觉得下载太慢,可以考虑更换下载源,一般选择国内的镜像源
conda config --show channels 可以查看全部已配置的镜像源
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conda config --add channels ip 可以添加镜像源,比如
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --remove channels ip 可以 删除镜像源
conda config --remove-key channels 可以一次性删除所有已配置的镜像源(别轻易尝试)
还有其他的有关镜像源的conda操作以及国内的镜像源网址资源以下博客可供参考
https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/102616023
https://blog.csdn.net/brazy/article/details/88544505
想要退出所在的虚拟环境,只要输入conda deactivate(如下图)
在这里插入图片描述
可能还有很多实用的命令,暂时就总结到这里,以后有时间再补充吧。

你可能感兴趣的:(anaconda,python,深度学习)