Anaconda 使用常用命令

迷南。 2022-12-12 15:08 163阅读 0赞

# Anaconda 使用常用命令 #

## 虚拟环境 ##

# 创建
    conda create --name pytorch python=3.6
    conda create --name pytorch1.8 --clone pytorch1.6 # 从已有环境创建
    
    # 查看已有环境
    conda env list
    # or
    conda info -e
    
    # 激活
    source activate your_env_name
    # or
    conda activate your_env_name
    
    # 退出
    source deactivate your_env_name
    # or
    conda deactivate your_env_name
    
    # 删除，或者直接删除对应env下面的文件夹
    conda remove --name your_env_name --all
    conda env remove --name your_env_name
    
    # 查看当前环境安装包
    conda list
    
    #导出环境配置
    conda env export > torch18.yaml
    
    #从配置文件创建环境
    conda env create -f torch18.yaml

## 修改源 ##

# 添加清华源
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    # 添加中科大源
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    # 查看源
    conda config --show-sources
    
    # 删除源
    conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --remove channels defaults
    
    # 恢复默认源
    conda config --remove-key channels

## pip 安装 ##

用 conda 安装比较方便，但是某些情况下没有对应的包，只能 pip 安装，这个时候可能会出现问题。

source activate your_env_name
    pip install your_package_name
    
    #从豆瓣下载
    pip install your_package_name -i -i https://pypi.doubanio.com/simple/
     
    #从阿里云下载
    https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  
    
    #从清华源下载
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/

上面的命令提示安装成功，但是在 import 的时候还是提示找不到包，通过查看当前环境的安装包，却更本就没有安装。造成这个问题的原因是 pip 调用的是系统默认的 pip 路径，然后安装到了系统的默认 python 环境中去了。那如何安装到指定的 conda 环境中去呢？

# 安装到 conda base 环境
    sudo your_anaconda3_root/bin/pip install your_package_name
    
    # 安装到指定 conda 环境
    sudo ~/.conda/envs/your_env_name/bin/pip install your_package_name

## 远程启动 jupyter ##

# destination dir
    cd /data02/code
    conda activate pytorch
    jupyter notebook --ip=192.168.1.1 --port=8888

## 远程启动 tensorboard ##

tensorboard --logdir='/code/log' --bind_all