服务器中的conda环境
conda activate pytorch1.12_gpu
(X)conda install sklearn
(√)conda install scikit-learn
写在最前面
使用全功能的anaconda,可以用conda控制同包环境,同时装py27和py35两个版本。
最近经常用服务器的conda,总结一下命令方便调用
参考:https://blog.csdn.net/Tianweidadada/article/details/80150056
https://blog.csdn.net/weixin_41466947/article/details/107377071
conda环境配置
查看当前系统下的环境:
conda info -e
创建新的环境:
# 指定python版本为3.8,注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下,自动安装最新python版本
conda create -n env_name python=3.8
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
进入虚拟环境:
conda activate pytorch1.12_gpu
退出虚拟环境:
conda deactivate
环境切换
# 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name
activate env_name
退出环境,也可以使用activate root
切回root环境
deactivate env_name
环境增删改查
查看虚拟环境:
conda env list
conda克隆环境
conda create --name B --clone A
conda删除环境
conda remove --name B --all
conda remove -n env_name --all
conda重命名环境
conda create --name B --clone A
conda remove --name A --all
包管理
给某个特定环境安装package有两个选择,一是切换到该环境下直接安装,二是安装时指定环境参数-n
activate env_nameconda install pandas
# 安装anaconda发行版中所有的包
conda install anaconda
conda install -n env_name pandas
查看已经安装的package
conda list
# 指定查看某环境下安装的package
conda list -n env_name
查找包
conda search pyqtgraph
更新包
conda update numpy
conda update anaconda
卸载包
conda remove numpy
设置国内镜像
恢复默认源
conda config --remove-key channels
将anaconda换一下源(加入清华源)
vi ~/.condarc
把channels里面的https改成http
这个是网络安全的原因,https协议是有安全性的ssl加密传输协议,是浏览器和服务器之间的通信加密,这样来确保传输的安全。
auto_activate_base: false
channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
清除缓存
为了保证用的是镜像站提供的索引,清除索引缓存,输入:
conda clean -i
根据不同要求得到命令后,要把-c pytorch去掉,才会去自己添加的镜像源下载
pycharm包更新
最简单方法, pip安装之后, 点击右下角状态栏里的python解释器, 重新点击当前的python解释器,这时候会触发重建索引即index, 远程的包会下载到本地