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应用场景说明
在用Python时，会有不同的版本要求，比如有的使用Python 2.7，有的使用Python3.5，有的使用pytorch，有的使用TensorFlow，创建多个虚拟环境，可以较好的解决该问题。记录在使用过程中的常用命令。
一、创建虚拟环境
conda create –name env_name
conda create –name env_name python=3.5 # 创建指定python版本
conda create –name env_name python=3.5 numpy scipy # 创建指定python版本下包含某些包
二、激活/使用/进入某个虚拟环境
activate env_name
三、退出当前环境
deactivate
四、复制某个虚拟环境
conda create –name new_env_name –clone old_env_name
五、删除某个环境
conda remove –name env_name –all
六、查看当前所有环境
conda info –envs 或者 conda env list
七、查看当前虚拟环境下的所有安装包
conda list 需进入该虚拟环境
conda list -n env_name
八、安装或卸载包(进入虚拟环境之后）
conda install xxx
conda install xxx=版本号 # 指定版本号
conda install xxx -i 源名称或链接 # 指定下载源
conda uninstall xxx
九、分享虚拟环境
conda env export > environment.yml # 导出当前虚拟环境
conda env create -f environment.yml # 创建保存的虚拟环境
十、源服务器管理
conda当前的源设置在$HOME/.condarc中，可通过文本查看器查看或者使用命令>conda config –show-sources查看。
conda config –show-sources #查看当前使用源
conda config –remove channels 源名称或链接 #删除指定源
conda config –add channels 源名称或链接 #添加指定源
例如：
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
国内pip源
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
十一、升级
升级Anaconda需先升级conda
conda update conda
conda update anaconda
十二、卸载
rm -rf anaconda
十三、批量导出虚拟环境中的所有组件
conda list -e > requirements.txt #导出
conda install –yes –file requirements.txt #安装
十四、pip批量导出环境中的所有组件
pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt
十五、在pyCharm中添加/删除解释器
十六、设置默认的解释器
Original: https://blog.csdn.net/zhognsc08/article/details/122735811
Author: 图像算法菜鸟
Title: Conda常用命令
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