Conda¶
Conda基础知识
# 查看当前所有可用的虚拟环境
conda env list
# 安装软件包
conda install 包名称
# 查找是否存在某个包
conda search 包名称 --info
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 创建新环境,并指定python版本
conda create -n 新环境名称 python==版本号
# 克隆一个现有的环境
conda create -n 新环境名称 --clone 已存在的环境名称
# 激活环境
conda activate 环境名称
# 退出虚拟环境
conda deactivate
# 删除虚拟环境
conda remove -n 环境名称 --all
# 查看当前环境性喜
conda info
使用¶
提示
Windows深度学习镜像，在C:\Users\Easyai\.condarc中已默认配置了镜像源，默认的渠道已指向镜像源，其中nvidia指向默认源，如需对nvidia渠道进行加速，请打开桌面上的学术代理。Ubuntu20/22深度学习镜像，在/home/easyai/.condarc中默认未配置镜像源，如有需要可以自行配置。（清华源配置参考： Anaconda 软件仓库）。使用默认源如需加速，请参阅文档《 海外学术资源加速 》。
提示
机器预装环境请参考预装介绍中所示。
# 激活虚拟环境
conda activate 环境名称
# 搜索软件包
conda search spacy
# 搜索软件包附加额外 channel ,这里以 conda-forge 为例
conda search spacy -c conda-forge
# 安装软件包
conda install spacy=2.3.5
# 安装软件包附加额外 channel ,这里以 conda-forge 为例
conda install spacy=2.3.5 -c conda-forge
## 查看已安装好的包
conda list
Jupyter Notebook 添加环境¶
如果需要通过 Notebook 使用虚拟环境，需要在虚拟环境中安装 ipykernel （所有预装环境均已配置好）。
# 激活已经创建好的虚拟环境
conda activate 环境名称
# 在虚拟环境中安装 ipykernel
conda install ipykernel
# 安装 kernel，--name 自定义名称
ipython kernel install --user --name 环境名称
# 不需要该 kernel 时可以删除
jupyter kernelspec remove 环境名称
Kernel - Change Kernel。可以看到多了刚创建好的虚拟环境。