Anaconda 使用常用命令

迷南。 2022-12-12 15:08 295阅读 0赞

Anaconda 使用常用命令

虚拟环境

  1. # 创建
  2. conda create --name pytorch python=3.6
  3. conda create --name pytorch1.8 --clone pytorch1.6 # 从已有环境创建
  5. # 查看已有环境
  6. conda env list
  7. # or
  8. conda info -e
  10. # 激活
  11. source activate your_env_name
  12. # or
  13. conda activate your_env_name
  15. # 退出
  16. source deactivate your_env_name
  17. # or
  18. conda deactivate your_env_name
  20. # 删除，或者直接删除对应env下面的文件夹
  21. conda remove --name your_env_name --all
  22. conda env remove --name your_env_name
  24. # 查看当前环境安装包
  25. conda list
  27. #导出环境配置
  28. conda env export > torch18.yaml
  30. #从配置文件创建环境
  31. conda env create -f torch18.yaml

修改源

  1. # 添加清华源
  2. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  3. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  4. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  5. conda config --set show_channel_urls yes
  7. # 添加中科大源
  8. conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  9. conda config --set show_channel_urls yes
  11. # 查看源
  12. conda config --show-sources
  14. # 删除源
  15. conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  16. conda config --remove channels defaults
  18. # 恢复默认源
  19. 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。

  1. source activate your_env_name
  2. pip install your_package_name
  4. #从豆瓣下载
  5. pip install your_package_name -i -i https://pypi.doubanio.com/simple/
  7. #从阿里云下载
  8. https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  
  10. #从清华源下载
  11. 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？

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

远程启动 jupyter

  1. # destination dir
  2. cd /data02/code
  3. conda activate pytorch
  4. jupyter notebook --ip=192.168.1.1 --port=8888

远程启动 tensorboard

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

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