Anacondaパッケージと環境管理

1.管理パック

1.インストールパッケージ：

conda install package_name
例如：
conda install tensorflow-gpu==2.0.0

2.パッケージを削除します。

conda remove package_name
例如：
conda remove tensorflow

3.検索パッケージ:(あいまい検索をサポート）

conda search search_term
例如：
conda search panda

4.現在の環境にインストールされているパッケージを一覧表示します。

conda list

5. pip管理を使用します：省略し
ます。6。anacondaNavigator管理パッケージを使用します。

2.管理環境

1.既存の環境を一覧表示します。

conda env list

2.環境を作成します。

conda create -n 环境名 python=环境的python版本

例如:
conda create -n tensorflow_Evn python=3.6
或者:  conda create -n tensorflow_Evn python=3  #默认选择python3的最新版本

3.アクティブ化して環境に入ります。
（1）Linuxの場合：
環境をアクティブ化します。

source activate 环境名
例如：
source activate my_env tensorflow_Evn

環境を終了して終了します。

source deactivate

---

（2）Windowsの場合：
アクティベーション環境：

activate 环境名
例如：
activate tensorflow_Evn

環境を終了して終了します。

deactivate

4.環境の保存と読み込み：
共有環境と同等であり、コードで使用されているすべてのパッケージを他のユーザーがインストールできるようにし、これらのパッケージのバージョンがパッケージのバージョンと同じであることを確認します。
conda env export> yaml_file_name.yamlを使用して、パッケージをYAML形式のファイルとして保存します。このファイルには、現在の環境に関するパッケージ情報が保持されます。
（1）まず、環境をyamlファイルにバックアップします。

例如:
conda env export > tensor2.yaml

結果：

（2）仮想環境を作成し、yamlファイルを介してパッケージをインポートします。yaml_file_name.yamlに記録されている環境
をコマンドをconda env create -f yaml_file_name.yaml使用して現在のシステムにインポートします。
例えば

conda env create -f tensor2.yaml

次の図から、tensorflow_Evnという名前の現在の環境が削除されていることがわかります。

したがって、ファイルを使用して環境を作成します。conda env create -f tensor2.yaml
その結果、正常にインポートされたことがわかります。

5.環境
をconda env remove -n env_name削除します。指定した環境を削除します。
例えば：

conda env remove -n tensorflow_Evn

結果：

6。環境のクローン作成：環境Aのクローンを作成して環境aを作成し、環境aはAのコピーです。

conda create -n a --clone A

7. anaconda Navigatorを使用して環境を管理します。環境を
作成します。
注：環境のクローンを作成するということは、選択した環境を別の環境にクローンすることを意味します。

使用環境：


各環境は相互に関連していません！

condaの障害処理

現在、私はこの問題に遭遇しました：CondaVerificationError
condaの使用は仮想環境を作成することができません。解決策は、損傷したパッケージをクリーンアップすることです。

conda clean --packages --tarballs  #清理损坏的基础包
#conda clean --all  #或者这个也可以，这个是清理掉所有基础包

破損したパッケージをクリーンアップした後、次のように更新します。

conda update --all  #更新所有基础包

最後に、condaを使用して環境を正常に作成できます（プロテストでもパッケージが正常にインストールされます）。