一、新环境

1. 创建环境

conda create -n yourEnv python=3.9

–n:也可以写为-name,yourEnv是新创建的虚拟环境的名字,创建完,可以在anaconda/envs下找到新环境
python=3.9:是python的版本号,可以指定

若想要在创建环境同时安装python的一些包:

conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas

若想在别人虚拟环境的基础上创建自己的环境:

conda create -n <yourEnv> --clone <baseEnv>

2. 激活与退出

activate yourEnv
conda deactivate

3. 查看环境

输出所有环境,其中带有*号为当前环境

conda info --envs # 同conda env list一样

4. 包相关操作

查看当前环境下安装的包和版本

conda list

安装或删除numpy和sklearn包

conda install numpy scikit-learn
conda uninstall numpy scikit-learn

5. 删除环境

conda env remove -n yourEnv

6. 源操作

查看源

conda config --show-sources

添加安装源

  • 注意安装时PyTorch,官网给的安装命令需要去掉最后的-c pytorch,才能使用清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

删除安装源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

二、其他

1. 引用

  • https://blog.csdn.net/SARACH_WONG/article/details/89328307
  • https://blog.csdn.net/David_jiahuan/article/details/104544957

本文只用于个人学习与记录,侵权立删

Logo

旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境,以支持学习、使用和贡献开源项目。

更多推荐