深度学习1.2-软件篇-Anaconda软件常见命令与使用

Anaconda 软件使用

1.环境管理

一些常见的命令行:

win+R可以打开windows系统的命令行

  • 检查Ananconda是否正确安装和版本号:

    conda --version

或者

复制代码
conda -V
  • 创建环境

    conda create --name env_name python=3.8 # 创建指定Python版本的环境
    conda create --name env_name python=3.8 pandas numpy # 创建包含特定包的环境

其中"env_name"就是待创建的环境的名称。

  • 激活/切换环境

    conda activate env_name # 激活环境
    conda deactivate # 退出当前环境

  • 复制、删除环境

    conda create --name new_env --clone old_env # 复制环境
    conda remove --name env_name --all # 删除环境

  • 查看环境列表

    conda env list # 显示所有环境
    conda info --envs # 等效命令

2.包管理

激活环境后使用pip安装的包会自动添加到当前的conda环境中。

  • 安装/卸载包

    conda install package_name # 安装包
    conda install package_name=1.2.3 # 指定版本安装
    conda uninstall package_name # 卸载包

  • 查看已安装包

    conda list # 当前环境的包列表
    conda list -n env_name # 指定环境的包列表

  • 更新包

    conda update package_name # 更新单个包
    conda update --all # 更新所有包

3.源管理

配置为国内清华大学的源下载速度会比较快

复制代码
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/  # 添加源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/  # 删除源
conda config --show-sources  # 查看当前源

4.环境导入与导出

  • 导出配置环境

    conda env export > environment.yml # 导出当前环境

导出的.yml文件可以共享给团队成员,确保环境一致性。导出环境时,默认生成在当前命令行所在目录:

  • 导入环境配置

    conda env create -f environment.yml # 从文件创建环境

假如拷贝至默认为D:\Anaconda3\envs\myenv\(可修改)。那么就用命令:

复制代码
conda env create -f D:\Projects\MyEnv\environment.yml
  • 清理缓存

    conda clean -a # 清理所有缓存

相关推荐
To_OC8 小时前
大模型蒸馏是啥?说白了就是大厨带徒弟的学问
人工智能·llm·agent
新手来了@click8 小时前
JAVA+AI 简化开发操作|文章被 AI Agent 技术社区收录分享
人工智能
GuWenyue8 小时前
Cursor黑盒拆解!1套LangChain.js手写Mini编程Agent,自动生成React项目,效率提升60%
前端·数据库·人工智能
GuWenyue8 小时前
传统Agent工具两大痛点!300行代码落地MCP跨语言工具,彻底解耦LLM与工具
前端·人工智能·算法
老云讲算力市场9 小时前
WAIC首日观察:国产算力与机器人加速落地,奇点算力迎来产业新机遇
人工智能·科技
糖果店的幽灵9 小时前
【DeepAgents 从入门到精通】Context Management 上下文管理
java·人工智能·后端·spring·中间件·langgraph·deepagents
小林ixn9 小时前
大模型随机说话的秘密:Temperature 和 Top K 深度解析,LangChain 实战调优
人工智能·langchain
ALINX技术博客9 小时前
ALINX 亮相 2026 WAIC 世界人工智能大会,展示 AI 视觉 FPGA+GPU 异构计算与电子后视镜解决方案
人工智能·ai·fpga·世界人工智能大会·电子后视镜
程序员老猫10 小时前
当 AI 能写 80% 的代码时,后端工程师的核心价值还剩什么?
人工智能
想会飞的蒲公英10 小时前
计算机怎样读取中文文本:编码、清洗与标准化
人工智能·python·自然语言处理