Conda常用命令

#输入conda upgrade --all 把所有工具包进行升级

#输入conda activate 环境名 切换到指定的环境。如果未指定环境名，则切换到默认的base环境。

#输入conda activate /path/to/environment-dir 切换到指定路径作为环境。

#输入conda list 列出当前环境的所有已经安装的包

#输入conda env list 列出所有的环境

#输入conda remove --name ENVNAME --all 删除一个环境

#输入conda create -n 环境名 python=3 创建一个指定名称的虚拟环境并指定python版本为3，conda会自动找3中最新的版本下载。

#输入conda install 包名，安装指定的包

#输入conda remove 包名 ，卸载指定的包

#输入conda remove -n 环境名 --all // 删除指定环境及下所有包

#输入conda update 包名 更新指定包

#输入conda create --clone ENVNAME --name NEWENV 克隆一个环境

#输入conda env export > environment.yaml或输入conda env export --file python36_20190106.yaml 导出当前环境的包信息

#输入conda env update -n EnvName --file ConfigureName.yaml用配置文件升级当前环境

#输入conda env create -f environment.yaml 用配置文件创建新的虚拟环境

#克隆一个环境：首先找到要复制的环境的路径 conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户：conda create -n NewEnvName --clone <path>

#升级一个包（以tensorflow为例）：

#在Anaconda prompt下，运行anaconda search -t conda tensorflow
#选择符合自己系统的版本按照提示运行以下命令 anaconda show USER/PACKAGE //USER/PACKAGE是上一步查出来的Name
#按照上步安装提示执行conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow
#输入y,确认要下载安装的包

# 设置国内镜像源
# 安装多个packages时，conda下载的速度经常很慢。清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，将其加入conda的配置即可：
#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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#conda config --set show_channel_urls yes

# 恢复默认镜像
# conda config --remove-key channels