conda安装使用

下载安装

下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

期间有ENTER的地方可以直接回车,遇到MORE信息,可以摁Q键跳过,遇到需要输入yes|no的地方输入yes即可。

修改环境变量

vim  ~/.bashrc
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

#生效
source ~/.bashrc

conda下载源

查看下载源:
$ conda config --show channels


添加下载源:(以清华镜像源为例)
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/main/
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/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes


清除下载源:(以清华镜像源为例)
$ conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
$ conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

如果要将添加的下载源全部清除,可以使用如下命令:
$ conda config --remove-key channels

显示下载源:
$ conda config --set show_channel_urls yes

anaconda 常用命令

# 1. 创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)
 
# 1.1 在指定的位置创建虚拟环境
conda create -p /PATH/TO/path
 
# 2. 激活虚拟环境
source activate your_env_name(虚拟环境名称)
 
# 3. 退出虚拟环境
source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
 
# 4. 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
 
# 5. 安装包
conda install package_name(包名)
conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包

查看

# 1. 查看安装了哪些包
conda list
 
# 2. 查看conda配置
conda config --show
 
# 3. 查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 
或 conda info -e
或 conda info --envs

更新

# 1. 检查更新当前conda
conda update conda
 
# 2. 更新anaconda
conda update anaconda
 
# 3. 更新所有库
conda update --all
 
# 4. 更新python
conda update python

清除缓存

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache

克隆导出打包

# 克隆一个BBB,环境和Tensorflow一样
conda create -n BBB --clone Tensorflow 
# 跨计算机克隆
# 目标计算机的环境目录 /PATH/TO/home/yoyo/miniconda3/envs/monodepth2-gpu 
conda create -n BBB --clone /PATH/TO/home/yoyo/miniconda3/envs/monodepth2-gpu 
# 导出环境到yaml文件
conda env export > env.yaml
 
# 根据yaml文件复现环境
conda env create -f env.yaml
# 将环境打包
tar cvf monodepth2-gpu.tar envirement
 
# monodepth2-gpu.tar文件,通过http、ssh等方式拷贝到目标计算机
rsync -rzP */envirement.tar /home/yoyo/anaconda3/envs
 
# 解包
tar xvf monodepth2-gpu.tar
 
# 修改conda的环境配置文件 ~/.conda/envirement.txt,在尾部添加拷贝的环境目录
/home/yoyo/miniconda3/envs/monodepth2-gpu

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