下载地址:https://www.anaconda.com/download/success
安装比较简单,没什么说的
安装完成后需要配置环境变量到系统PATH
安装路径\Miniconda3
安装路径\Miniconda3\Scripts
安装路径\Miniconda3\Library\bin
输入命令conda -V
验证即可
参考:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc
文件来使用 TUNA 镜像源。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc
的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes
生成该文件之后再修改。
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
运行 conda clean -i
清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。
查看镜像:conda config --show-sources
。
也可以通过命令添加镜像:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
#查看conda版本,验证是否安装
conda --version
#更新至最新版本,也会更新其它相关包
conda update conda
#更新所有包
conda update --all
#更新指定的包
conda update package_name
#创建名为env_name的新环境,并指定python环境为3.8
conda create -n env_name package_name python=3.8
#切换至env_name环境
conda activate env_name
#退出环境
conda deactivate
#显示所有已经创建的环境
conda info -e
conda env list
#复制old_env_name为new_env_name
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
#删除环境
conda remove --name env_name –all
#查看所有已经安装的包
conda list
#在当前环境中安装包
conda install package_name
#在指定环境中安装包
conda install --name env_name package_name
#删除指定环境中的包
conda remove --name env_name package
#删除当前环境中的包
conda remove package
#采用conda remove --name 删除环境失败时,可采用这种方法
conda env remove -n env_name
conda env export --no-builds --from-history > environment.yaml
这个命令会将环境配置导出为一个 YAML 文件,你可以使用这个文件来在其他地方或相同机器上重新创建该环境。
--no-builds
:不生成 build 编号,防止不同系统冲突
--from-history
:导出时只会生成自己手动安装的包,不包含依赖的包,防止不同系统的依赖冲突
conda env create -f environment.yaml