Conda 命令#

虚拟环境#

查看虚拟环境列表

1
conda env list

创建指定版本虚拟环境

1
conda create -n myenv
2
# 指定python版本
3
conda create -n myenv python=3.10

进入/退出虚拟环境

1
conda activate myenv
2
conda deactivate

删除虚拟环境

1
conda remove -n myenv --all

复制环境

1
conda create -n newenv --clone myenv

迁移备份虚拟环境

1
# 导出当前环境到 yml 文件（进入该环境）
2
conda env export > environment.yml
3
# 指定环境导出
4
conda env export -n myenv > myenv.yml

从配置文件中加载环境

1
# 从配置文件创建环境
2
conda env create -f environment.yml

换源#

查看源

1
conda info

修改 .condarc 文件#

.condarc 文件默认是没有的，需要自己创建
需要在路径 C:\Users\<用户名>\ 下面手动创建一个 .condarc 文件

.condarc 文件内容：

清华大学开源软件镜像站

1
channels:
2
 - defaults
3
show_channel_urls: true
4
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
5
default_channels:
6
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
7
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
8
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
9
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
10
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
11
custom_channels:
12
 conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
13
 msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
14
 bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
15
 menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
16
 pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
17
 simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

阿里巴巴开源软件镜像站

1
channels:
2
 - defaults
3
show_channel_urls: true
4
default_channels:
5
 - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
6
 - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
7
 - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
8
custom_channels:
9
 conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
10
 msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
11
 bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
12
 menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
13
 pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
14
 simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

通过命令行修改#

一条一条输入

主仓库

1
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
3
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

conda-forge仓库

1
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

其他通道

1
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
3
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
4
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2

Jupyter 相关#

安装Jupyter

1
conda install jupyter

使用Jupyter（注册内核）

1
pip install ipykernel
2
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "myenv"

库管理#

查看库

1
conda list

查找库

1
# 在当前channel中查找库
2
conda search numpy
3
# 在指定channel中查找库
4
conda search -c conda-forge numpy
5
conda search -c conda-forge *numpy*   #查找包含该字符串的库

安装库

1
conda install numpy
2
# 指定版本
3
conda install numpy=1.23.5
4
# 从conda-forge中安装
5
conda install -c conda-forge numpy=1.23.5

删除库

1
conda remove numpy

在不得不使用pip安装库时，使用以下指令

1
python -m pip install numpy

使用python -m指定使用该环境下的pip模块安装库，防止安装到其他环境中

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Conda 命令#

虚拟环境#

换源#

修改 .condarc 文件#

通过命令行修改#

Jupyter 相关#

库管理#

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修改 .condarc 文件#

通过命令行修改#

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