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Conda相关的用法

1、背景

此文主要记录conda的一些用法,大部分命令来自ai搜索以及自己的理解。

2、安装conda

2.1 选择 conda 版本

2.1.1 Anaconda

  • 含有 Conda + 大量科学计算包(NumPy、Pandas、Matplotlib 等)
  • 适合数据科学、机器学习初学者
  • 下载地址:https://www.anaconda.com/products/distribution

2.1.2 Miniconda

  • 只含 Conda 和基础 Python,体积小
  • 适合开发者或只需精简环境的用户
  • 下载地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

2.1.3 安装完后推荐的操作

# 更新conda
conda update conda# 创建基础环境
conda create -n base python=3.10# 激活环境
conda activate base

3、Conda基本信息命令

命令功能
conda info显示 Conda 的基本信息,包括版本、环境路径、渠道等
conda list列出当前环境中安装的所有包
conda list <package>查看指定包信息
conda info --envsconda env list列出所有 Conda 环境及路径
conda search <package>搜索 Conda 仓库中的包

4、环境管理

4.1 创建环境

命令说明
conda create -n myenv python=3.9创建名为 myenv 的环境,并指定 Python 版本
conda create -n myenv numpy pandas创建环境并安装指定包
conda create -n myenv --clone oldenv克隆现有环境 oldenv 到新环境 myenv

4.2 激活与退出环境

命令说明
conda activate myenv激活环境 myenv
conda deactivate退出当前环境
conda activate base回到基础环境

4.3 删除环境

命令说明
conda remove -n myenv --all删除整个环境
conda env remove -n myenv同上,效果一致

4.4 导出与迁移环境

命令说明
conda env export > environment.yml导出当前环境到 YAML 文件
conda env create -f environment.yml根据 YAML 文件创建环境
conda list --export > requirements.txt导出可供 pip 使用的包列表
conda pack -n myenv -o myenv.tar.gz将环境打包迁移到另一台机器

4.4.1 conda env 导入和导出

  1. 导出
conda env export --name env_name > environment.yml
  1. 导入
conda env create -f environment.yml
  • 修改导入的env名
    如果需要修改导入的env名,手动修改environment.yml文件,修改第一行
  • 修改某个pip包的源
    vi environment.yml
    找到 pip 部分进行修改
    修改某个pip包的源

5、包管理

5.1 安装包

命令说明
conda install numpy安装最新版本包
conda install numpy=1.23.5安装指定版本
conda install numpy pandas -c conda-forge指定频道安装多个包
conda update numpy更新包到最新版本
conda update --all更新所有包

5.2 卸载包

命令说明
conda remove numpy卸载指定包
conda uninstall numpy同上

5.3 查看包信息

命令说明
conda list numpy查看 numpy 是否安装及版本
conda search numpy --info查看包的详细信息(版本、依赖、来源)

6 渠道管理

命令说明
conda config --show channels查看当前渠道列表
conda config --add channels conda-forge添加新渠道
conda config --set channel_priority strict设置严格优先渠道
conda config --remove channels conda-forge删除渠道
conda clean -i清理索引缓存,避免渠道冲突

6.1 设置清华的源

# 清空已有 channel 配置
conda config --remove-key channels# 添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --set show_channel_urls yes# ️清理索引缓存
conda clean -i# 查看当前配置的源
conda config --show channels
conda config --show default_channels

7、环境故障排查与清理

命令说明
conda clean -a清理缓存、包、索引等,占用空间
conda doctor检查 Conda 环境是否有潜在问题
conda config --show查看全部配置,方便排查问题

8、特殊操作

场景命令
在特定目录创建环境conda create -p ./envname python=3.10-p 指定路径,不在默认环境列表)
激活路径环境conda activate ./envname
查看 Python 版本python --version(在激活环境后)
使用 pip 安装 Conda 环境中没有的包pip install package_name(推荐先激活环境)
http://www.xdnf.cn/news/1409545.html

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