Anaconda之conda常用命令介绍
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from--https://www.jianshu.com/p/7ebe1df808ba
from--https://www.jb51.net/article/171350.htm

升级

conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator

卸载

计算机控制面板->程序与应用->卸载        //windows
rm -rf anaconda    //ubuntu

最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。
conda环境使用基本命令：

conda update -n base conda        //update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5   //创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx               //开启xxxx环境
conda deactivate                  //关闭环境
conda env list                    //显示所有的虚拟环境

anaconda安装最新的TensorFlow版本

参考：https://blog.csdn.net/qq_35203425/article/details/79965389

  1. 打开anaconda-prompt
  2. 查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位）
    anaconda search -t conda tensorflow
  3. 找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后（可以在终端搜索anaconda，定位到那一行），然后查看指定包
    anaconda show <USER/PACKAGE>
  4. 查看tensorflow版本信息
    anaconda show anaconda/tensorflow
  5. 第4步会提供一个下载地址，使用下面命令就可安装1.8.0版本tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0

更新，卸载安装包：

conda list         #查看已经安装的文件包
conda update xxx   #更新xxx文件包
conda uninstall xxx   #卸载xxx文件包

删除虚拟环境

conda remove -n xxxx --all //创建xxxx虚拟环境

清理（conda瘦身）

conda clean就可以轻松搞定！第一步：通过conda clean -p来删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们。第二步：通过conda clean -t可以将conda保存下来的tar包。

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //tar打包

参考：https://blog.csdn.net/menc15/article/details/71477949

jupyter notebook默认工作目录设置

参考：https://blog.csdn.net/liwei1205/article/details/78818568
1）在Anaconda Prompt终端中输入下面命令，查看你的notebook配置文件在哪里：

jupyter notebook --generate-config
//会生成文件C:\Users\用户\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

2）打开jupyter_notebook_config.py文件通过搜索关键词：c.NotebookApp.notebook_dir，修改如下

c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:\\tf_models'     //修改到自定义文件夹

3）然后重启notebook服务器就可以了
注：其它方法直接命令到指定目录，Anaconda Prompt终端中输：jupyter notebook 目录地址

作者：林清猫耳
链接：https://www.jianshu.com/p/7ebe1df808ba
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

这篇文章主要介绍了Anaconda之conda常用命令介绍，主要包括安装、更新、删除等,需要的朋友可以参考下

anaconda用法：

查看已经安装的包：

pip list 或者 conda list

安装和更新：

pip install requests
pip install requests –upgrade

或者

conda install requests
conda update requests

更新所有库

conda update –all

更新 conda 自身

conda update conda

更新 anaconda 自身

conda update anaconda

anaconda换源：
制定清华的源：
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
有资源显示源地址：
conda config –set show_channel_urls yes

Linux和Mac下生成的配置文件路径：~/.condarc

如果电脑中同时有anaconda2和anaconda3

将anaconda3中的python执行程序改为python3(忘了安装好就是python3还是需要改)，pip改成pip3，conda改为conda3再将bin添加到path路径中
更新时可以用conda3 update anaconda 和 conda update anaconda 区别2和3，也可以使用conda绝对路径更新

国内源虽然快但貌似也不是很稳定，也经常超时连不上，不过比官方源好多了

下面是更详细的一些补充

1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。

2、conda常用的命令。

1）conda list 查看安装了哪些包。

2）conda env list 或 conda info -e或 conda info --envs 查看当前存在哪些虚拟环境

3）conda update conda 检查更新当前conda

3、创建python虚拟环境。

使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

4、使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。

打开命令行输入python --version可以检查当前python的版本。

使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。

Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)

Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)

这是再使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的。

5、对虚拟环境中安装额外的包。

使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name中

6、关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。

使用如下命令即可。

Linux: source deactivate

Windows: deactivate

7、删除虚拟环境。

使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) –all， 即可删除。

8、删除环境中的某个包。

使用命令conda remove --name your_env_name package_name 即可。

9、在ubuntu上卸载anaconda的步骤 ：

（一）删除整个anaconda目录：

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中，所以直接将该目录删除即可。到包含整个anaconda目录的文件夹下，删除整个Anaconda目录：

rm -rf anaconda文件夹名

（二）建议清理下.bashrc中的Anaconda路径：
1.到根目录下，打开终端并输入：
sudo gedit ~/.bashrc
2.在.bashrc文件末尾用#号注释掉之前添加的路径(或直接删除)：
#export PATH=/home/luolingfeng/anaconda3/bin:$PATH
保存并关闭文件
3.使其立即生效，在终端执行：
source ~/.bashrc

4.关闭终端，然后再重启一个新的终端，这一步很重要，不然在原终端上还是绑定有anaconda.

10、jupyter notebook添加/删除kernel

(1) 确保python环境下安装了ipykernel
conda install ipykernel

(2)激活环境

source activate myenv

（3）创建新的kernel

python -m ipykernel install –user –name myenv –display-name “Python (myenv)”

查看jupyter notebook kernel

使用命令jupyter kernelspec list可以查看当前的kernel

删除jupyter notebook kernel

使用命令jupyter kernelspec remove kernelname

参考网址：https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments

11、分享环境

(1):如果你想把你当前的环境配置与别人分享，这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境（同一个版本的python及各种包）来共同开发/进行新的实验。一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。
首先通过activate target_env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（导出所有的环境包括ｐｉｐ安装的）
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
.yml是这个样子的

(2):pip freeze > requirements.txt 导出ｃｏｎｄａ当前安装的环境中使用ｐｉｐ安装的环境到requirements.txt中

最后附一个实例方便大家学习

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
conda create –name python34 python=3.4

# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH

# 此时，再次输入
python –version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境
conda remove –name python34 –all

#有时候需要查看已经创建的虚拟环境的列表，使用如下命令：
conda env list

anacondacondaupdate
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