conda命令大全: 安装，更新，创建，激活，关闭，查看，卸载，删除，清理，重命名，换源，问题

安装建议: 可以安装miniconda, mini不会预装python,空间更小.直接去anaconda官网下载安装文件即可，具体网站自行搜索。官网提供linux版本，windows版本，mac版本。同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的，仅支持命令行执行)，新手推荐使用Anaconda版，熟悉之后推荐改用miniconda版，占用存储空间小，使用起来感受一样。

linux环境: 

bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh#yes+回车 #然后重启terminal

window环境：直接双击安装exe文件，然后根据安装向导进行安装.

升级Anaconda需要先升级conda.

conda update conda #基本升级conda update anaconda #大的升级conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中，所以直接将该目录删除即可。删除整个Anaconda目录：

计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows

或者

找到C:\ProgramData\Anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe执行卸载

rm -rf anaconda //ubuntu

最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。

conda update -n base conda #update最新版本的condaconda create -n xxxx python=3.5 #创建python3.5的xxxx虚拟环境conda activate xxxx #开启xxxx环境conda deactivate #关闭环境conda env list #显示所有的虚拟环境conda info --envs #显示所有的虚拟环境

查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位）

anaconda search -t conda tensorflow

查看指定包可安装版本信息命令:

anaconda show

查看指定anaconda/tensorflow版本信息

anaconda show tensorflow

输出结果会提供一个下载地址，使用下面命令就可指定安装1.8.0版本tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0

conda list #查看已经安装的文件包conda list -n xxx #指定查看xxx虚拟环境下安装的packageconda update xxx #更新xxx文件包conda uninstall xxx #卸载xxx文件包

conda remove -n xxxx --all //创建xxxx虚拟环境

conda clean就可以轻松搞定！第一步：通过conda clean -p来删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们。第二步：通过conda clean -t可以将删除conda保存下来的tar包。

conda clean -p //删除没有用的包conda clean -t //删除tar包conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache

Conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程。切记不要直接mv移动环境的文件夹来重命名, 会导致一系列无法想象的错误的发生!

//克隆oldname环境为newname环境conda create --name newname --clone oldname //彻底删除旧环境conda remove --name oldname --all

conda activate #默认激活base环境conda activate xxx #激活xxx环境conda deactivate #关闭当前环境conda config --set auto_activate_base false #关闭自动激活状态conda config --set auto_activate_base true #关闭自动激活状态

有时conda或pip源下载速度太慢，install a过程中会中断连接导致压缩包下载不全，此时，我们可以用浏览器等工具先下载指定包再用conda或pip进行本地安装

#pip 安装本地包

#conda 安装本地包

#显示目前conda的数据源有哪些conda config --show channels#添加数据源：例如, 添加清华anaconda镜像：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes#删除数据源conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

#本人的 ~/.condarcauto_activate_base: falsechannels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/show_channel_urls: true

#显示目前pip的数据源有哪些pip config listpip config list --[user|global] # 列出用户|全局的设置pip config get global.index-url # 得到这key对应的value 如：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 添加pip config set key value#添加数据源：例如, 添加USTC中科大的源：pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple#添加全局使用该数据源pip config set global.trusted-host https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

# 删除pip config unset key# 例如conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

#搜索pip search flask #搜素flask安装包

# 升级pippip install pip -U

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

pip list #列出当前缓存的包pip purge #清除缓存pip remove #删除对应的缓存pip help #帮助pip install xxx #安装xxx包pip uninstall xxx #删除xxx包pip show xxx #展示指定的已安装的xxx包pip check xxx #检查xxx包的依赖是否合适

pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

pip freeze > requirements.txt

pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

pip install -r requirements.txt

conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

conda list -e > requirements.txt

conda批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

conda install --yes --file requirements.txt