conda 环境相关命令 创建环境 conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env -n：name 表示新环境名称 python：使用...管理python一个重要的考量就是可迁移性，conda 提供了几种方法用于重现某个conda 环境。...environment.yml 仅列出了软件包名称，由 conda 基于软件包的名称构建环境。 另一个区别是 -export 还包括使用pip安装的软件包，而 spec list 则没有。...#导出 environment.yml 文件： conda env export > environment.yml #重现环境： conda env create -f environment.yml...注意：如果当前路径已经有了 environment.yml 文件，conda 会重写这个文件 Conda Pack 上述两种重现的方法都基于记录当前环境包信息，到新机器重建的思路。
python=3.5 创建指定python版本的conda环境 conda create -n env_name numpy scipy 创建包含某些包的conda环境 conda create -n...conda install -n env_name package_name 为指定环境安装某个包 conda env export > environment.yml 生成当前环境的environment.yml...文件 conda env create -f environment.yml 根据environment.yml文件创建并配置一个conda环境 ③如何使用pycharm调用已配置好的虚拟conda环境...方法一：进入pip配置文件夹 cd ~/.config/pip 打开pip.conf，将里面的内容删掉或者用#注释掉。...方法二：如果只是想临时用默认源，可用： pip install 模块名 -i https://pypi.org/simple 方法三：conda直接输入： conda config --remove-key
conda创建虚拟环境： 使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name.../anaconda/cloud/conda-forge/ conda config –set show_channel_urls yes 使用国内pip软件源加速,更多详情请点击：pip的使用和清华镜像源的设置...1.临时设置方法： 可以在使用pip的时候加在最后面加上参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例如：pip install jieba -...要分享的环境target_env，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件 conda env export > environment.yml #小伙伴拿到environment.yml...文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境 conda env create -f environment.yml 如果出现安装模块失败可以先下载离线文件然后再离线安装 for
requirements.txt requirements.txt的生成（开发者写的）用pip freeze命令，安装时使用也需要用pip命令，pip生成的requirements.txt用conda...创建命令如下： conda env export > environment.yml 软件安装时则执行以下命令就可以恢复其运行环境和依赖包： conda env create -f environment.yml...注2： environment.yml中包含该文件创建时所在的虚拟环境名称，不需要先执行"conda env create"创建并进入虚拟环境，直接在base环境下执行就会自动创建虚拟环境以及安装其中的依赖包...如果暗装者不想使用environment.yml中内置的虚拟环境名(在environment.yml的第一行)，可以使用-n选项来指定新的虚拟环境名，如下所示： conda env create -f...environment.yml -n new_env_name environment.yml长得什么样子呢？
pandas 新版本中移除了 as_matrix 解决方法1: pip uninstall pandas pip install pandas==0.25.3 解决方法2: 使用新 api 代替...临时使用国内源 pip install 临时使用国内源可用 -i pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/ 3. conda...conda remove -n --all 3.4 分享环境 方式1: conda # 导出环境: 导出当前环境 到 environment.yml conda env export...--name environmentName > environment.yml # 使用环境方式1: 根据此文件 创建环境 conda env export > environment.yml...# 使用环境方式2: 将目标环境更新为 与 源环境完全一致 conda env update -f environment.yml 方式2: pip # 生成 requirements.txt 文件 pip
若安装后在Anaconda Prompt中无法使用Conda命令，解决方法传送门： https://zhuanlan.zhihu.com/p/34337889 如果Anaconda Prompt中可以使用...如果我们要安装特定版本（例如 Python 3.5），请使用: conda create -n py python=3.5 conda create -n py3 python=3 进入环境...这时候你就可以在当前的环境的终端中执行 conda env export -f environment.yml 或者conda env export > environment.yml命令将当前的环境以及依赖包等描述保存到指定的...对于那些兵不使用 conda 的用户，我通常还可以使用 pip freeze > environment.txt 导出一个txt文件并将其上传到代码库中。...# 其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径 conda env update -f /path/to/environment.yml
），此方法最好的地方就是 在没有网络的情况下仍可实现环境的复现，简直不要太优秀，下面说一下使用 conda-pack 的具体操作。...安装conda-pack包 conda install -c conda-forge conda-pack 1 或者 pip install conda-pack 1 使用 conda pack.../to/my_env 三、环境迁移—情况3 我们在本地电脑已经配好了虚拟环境A，然后我们需要在 不同平台和操作系统 之间 复现环境，我们可以使用以下命令生成 .yml文件。...导出 environment_name.yml 文件 conda env export > environment.yml 1 利用生成的environment_name.yml 文件复现环境...conda env create -f environment.yml 1 总结： Conda-Pack 打包环境方式在目标计算机无法联网或者网络不畅时很好用，而Conda导出 environment.yml
packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。...创建自己的虚拟环境 conda create -n yourname python=3.6/2.7(版本自己选择) 2....查看当前所有的环境 conda env list or conda info -e 4....克隆一个本地的环境 conda create -n 新环境名称 --clone 旧环境名称 8....环境的导入与导出 导入：conda env create -f environment.yml 导出：conda env export > environment.yml 9.
目前有两种创建conda环境的方法: 通过环境文件YAML来创建( environment.yml) 通过命令来手动指定需要安装的软件包 通过环境文件来创建conda环境 首先看看一个 environment.yml...#通过environment.yml文件构建环境 conda env create --file environment.yml # 检查当前conda所有的环境 conda env...下面看一个例子: conda create -c conda-forge -n test_env python=2.7 numpy matplotlib pandas 这里我就手动告诉conda，通过...export -f test_env.yml ### 查看一下当前环境的文件配置 cat test_env.yml name: bwa_old channels: - bioconda...如何删除一个环境： conda env remove -n bwa_old 查看当前环境下所安装的包: conda list -n bwa_old # packages in environment
3.如何管理包？ 安装Anaconda之后，我们就可以很方便的管理安装包（安装，卸载，更新）。 （1）安装包 conda 的包管理功能和pip 是一样的，当然你选择pip 来安装包也是没问题的。...（临时修改的方法）Windows命令： 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例子： #这样就会从清华这边的镜像去安装numpy...pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy 当然，pip还有永久修改，一劳永逸的办法： windows下，直接在user目录中创建一个...然后在使用以下命令更新你的环境： #其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径 conda env update -f=/path/...to/environment.yml 对于不使用conda 的用户，我们通常还会使用以下命令将一个 txt文件导出并包括在其中: pip freeze > environment.txt ?
# 创建环境 #一个名为python36，Python版本是3.6的环境（conda会自动寻找3.6.x中的最新版本） conda create --name python36 python=3.6 #...--channel[-c] https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu=1.9.0 #手动安装package #pip 安装本地包 pip install...# 查看指定环境下已安装的包 conda list -n python36 #列举anaconda所有虚拟环境 conda info --envs[env][-e] conda env list #...添加的channels可以在~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME.condarc(Windows)中查看。 ...及各种包） conda env export > environment.yml #复制环境 conda env create -f environment.yml #重建环境 environment.yml
可以使用已经包含在Anaconda中的命令conda install或者pip install从Anaconda仓库中安装开源软件包。...Pip提供了Conda大部分功能，并且大多数情况下两个可以同时使用。可以使用conda build命令构建自定义包，然后通过上传到Anaconda Cloud、PyPI或其他仓库来分享给其他人。...所以推荐 conda 只用来创建虚拟环境，包的安装管理仍然使用 pip。 # 列出当前环境下所有安装的 conda 包。...$ conda create --name env_name python=3.6 # 创建包含某些包的环境（也可以加上版本信息） $ conda create --name env_name python...yml文件（需要在虚拟环境中执行） $ conda env export > environment.yml # 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境 $ conda env create -f
一、虚拟环境 conda 可以创建一个隔离的软件运行环境，利用 conda env list 可以查看虚拟环境，默认安装的为 base 环境。通过 create 可以创建虚拟环境。.../artic-network/artic-ncov2019.git cd artic-ncov2019/ conda env create -f environment.yml pangolin git...clone https://github.com/cov-lineages/pangolin.git cd pangolin conda env create -f environment.yml conda...activate pangolin pip install . prokka conda create -n prokka -y conda activate prokka conda install...-y prokka 2.4 普通用户使用虚拟环境 如果没有将管理员的虚拟环境添加到配置文件，也可以使用这些软件，参考下面的方法。
或 conda info -e （2）创建一个环境： conda create --name env_name 或 conda create -n env_name （3）创建制定python版本的环境...： conda create -n env_name python=2.7 conda create -n env_name python=3 conda create -n env_name python...=3.6 （4）创建包含某些包的环境： conda create -n env_name scrapy numpy （5）创建指定python版本下包含某些包的环境： conda create -n env_name...具体步骤如下： 第一步：进入你要分享的环境 activate target_env 第二步：在当前工具目录生成一个environment.yml文件 conda env export -> environment.yml...第三步：其他人拿到environment.yml文件后，将该文件放到工作目录下，可以通过以下命令用该文件创建环境 conda env create -f environment.yml 5、包管理 （
创建 通过create子命令来创建一个新的env, 命令如下 conda create -n myenv numpy -n参数指定要创建的env的名称，接下来的参数指定要安装的packages，除了在创建...env的同时指定安装包，也可以创建好之后，再进行安装，命令如下 conda create -n myenv 2....使用 当我们创建好一个env之后，需要切换进去，才可以在里面操作，包括安装和使用packages, 典型的使用一个env的过程如下 # 切换进去 conda activate myenv # 安装包 conda...迁移 当我们想要将一个conda的env在不同服务器之间迁移时，有以下两种方式，第一种是导出该env的所有安装包信息，然后再另外的服务器上根据这个配置文件重新下载生成一个env， 用法如下 # 生成environment.yml...文件 conda env export > environment.yml # 根据environment.yml文件创建新的env conda env create -f environment.yml
在你的数据科学项目的开始阶段，使用pip或conda等依赖性管理工具可能就足够了。 然而，随着项目的扩大，依赖关系的数量也在增加。...虽然可以在conda的虚拟环境中使用pip来解决软件包的限制，但conda不能跟踪用pip安装的依赖关系。...Pip Pip只删除指定的包，而不是它的依赖关系，可能会导致未使用的依赖关系长期积累。这可能导致增加存储空间的使用和潜在的冲突。...# 创建并激活一个虚拟环境 $ conda env create -n env $ conda activate env # 列出当前环境中的软件包 $ conda list ... pandas 2.0...$ conda env export > environment.yml Pip Pip也只允许更新一个指定的软件包，并要求我们手动更新requirements.txt文件。
创建一个环境 # x.x是python版本 conda create -n env_name python=X.X conda create --name env_name python=X.X 激活环境...# Linux系统 source deactivate 删除环境 conda remove -n env_name --all 复制环境 conda create --name new_env --...clone old_env 列出所有虚拟环境 conda env list conda info --envs 包管理 # 安装 conda install xxx # 删除 conda remove...# 删除所有包 conda clean -y --all 环境备份 # 导出yml文件 conda env export > environment.yml # 导入yml文件 conda env...create -f environment.yml 镜像源 # 查看镜像源 conda config --show channels # 添加镜像源 conda config --add channels
然后安装所需的依赖包并激活环境： conda env create -f environment.yml source activate gluon # 注意Windows下不需要 source 之后运行下面命令...jupyter notebook 如果不能成功import mxnet，就要用pip安装mxnet包。...（我一开始没有用pip就不能import mxnet，此时用pip list查看已安装的软件包没有mxnet，后面使用pip install mxnet安装成功后就可以import mxnet了）
dependencies> 例如，要创建一个atmpy的环境，Python开发环境要求是3.7版本： conda create -n atmpy python=3.7 若要在当前目录下创建，则使用 conda...env list 3.激活开发环境 conda activate 上面的例子，conda activate atmpy 4.退出开发环境 conda deactivate 5.复制现有的开发环境...conda create --name --clone 例如，把已经创建atmpy开发环境进行复制： conda create --name atmpy_copy...atmpy_copy --all 7.导出和导入开发环境的yml文件 导出conda env export > environment.yml 导入conda env create -f environment.yml...的部分，后续再单独使用pip安装。
$ conda info --env # 创建环境，后面的python=3.6是指定python的版本 $ conda create --name env_name python=3.6 #...创建包含某些包的环境（也可以加上版本信息） $ conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy # 激活某个环境 $ activate...env_name # 关闭某个环境 $ conda deactivate # 复制某个环境 $ conda create --name new_env_name --clone old_env_name...# 删除某个环境 $ conda remove --name env_name --all # 生成需要分享环境的yml文件（需要在虚拟环境中执行） $ conda env export...> environment.yml # 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境 $ conda env create -f environment.yml 三、找不到.condarc文件的相关解决方案
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