conda环境常用命令

转载自https://blog.csdn.net/aiaidexiaji/article/details/124365522

在不同的项目中经常需要conda来配置环境，这样能够实现不同版本的python和库的随意切换，并且减少了很多不必要的麻烦。这里记录下conda常用的一些基础命令，以便后续查询

1.查询conda版本

conda -V
1

2.查询所有conda环境

conda info -e
1

3.创建新的conda环境

# conda create --name [环境名] python=[python版本]
conda create --name conda_name python=3.7.13
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4.进入相应conda环境

# conda activate [环境名]
conda activate conda_name
1
2

5.退出当前conda环境

conda deactivate
1

6.在conda环境中添加库

以安装tensorflow-gpu为例，操作与pip安装方式类似

conda install tensorflow-gpu==1.15.4
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7.删除相应conda环境

删除环境时应先从该环境中退出

# conda remove -n [环境名] --all
conda remove -n conda_name --all
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8.clone环境

(a).根据环境名clone新的环境

# conda create -n [新环境名称] --clone [现有环境名称]
conda create -n new_name --clone conda_name
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(b).根据环境路径复制生成新的环境

若已有环境路径为C:\Python\Anaconda3\envs\huggingface，需要生成的新的环境名为B，如下例：

# conda create -n [新环境名称] --clone [现有环境地址]
conda create -n new_name --clone C:\Python\Anaconda3\envs\huggingface
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生成的新的环境的位置在anaconda的安装路径下，如例中即在 C:\Python\Anaconda3\envs 位置

关于python库一些知识可以参考Python3安装及使用心得
关于tensorflow1.13版本安装可以参考TensorFlow1.13.1安装指南