Linux activate NewEnv # for Windows # 激活后,terminal输入处开头会有(NewEnv) # 返回默认环境 source deactivate NewEnv # for Mac & Linux deactivate NewEnv # for Windows # 删除环境NewEnv conda remove —-name NewEnv --all # 复制NewEnv,新环境名为NewEnv2 conda create -n NewEnv2 --clone ...
conda create -n env_name python=x.x ipykernel=x.x 查看环境: conda env list 激活环境: conda activate env_name 退出环境: conda deactivate 删除环境: conda remove -n env_name --all 3.镜像源 查看源: conda config --show channels 添加源: #中科大 conda config --add channels https://mir...
四、尝试创建新的虚拟环境(conda create -n Work37 python=3.7) 代码中Work37为虚拟环境的名字,后面的3.7为python的版本。注意创建虚拟环境时系统会对你进行询问,此时如果作为尝试,则不必输入y,直接输入n即可,因为系统已经将安装的路径告诉了你。如果想删除已经创建的环境,代码为(conda remove -n 环境名 --all)。
选择的建议 如果你只是想创建和管理常规的开发环境,使用 -n 是更简便和推荐的。 如果你有特定的需求,如需要将环境与项目目录绑定,或在共享服务器上需要自定义路径,则使用 -p 会更合适。 示例 使用名称创建环境: conda create -n myenv python=3.8 使用路径创建环境: conda create -p /path/to/myenv python...
更新包 conda update [-n 环境名] 包名 pip install --upgrade 包名 更新包管理器 conda update conda Linux:pip install -U pip* 卸载包 conda remove [-n 环境名] 包名 pip uninstall 包名 创建环境 conda create -n 环境名 python=x.x X 激活环境 conda activate 环境名** X 退出环境 conda deactivat...
conda remove -n your_env_name --all：删除整个虚拟环境，包括所有包。conda remove --name your_env_name package_name：移除特定环境中的单个包。conda env export --name your_env_name：导出环境到YAML文件，便于备份或迁移。conda env create -f env_name.yml：使用导出的YAML文件创建新环境。
conda env remove -p 虚拟环境路径 conda env remove -p /home/kuucoss/anaconda3/envs/tfpy36 conda remove -n 环境名 --all 查看虚拟环境路径：echo ${CONDA_PREFIX} 生成requirements.txt文件：pip freeze > requirements.txt pip install -r requirements.txt conda list -e > requirements....
conda env remove -n env_name保持环境整洁，可以使用conda clean，它包括两个选项:conda clean -p 删除未被依赖的包 conda clean -t 清理tar包安装常用软件时，遇到错误可尝试解决，如Jupyter Notebook的默认工作目录设置:在终端运行conda config --show-sources | grep notebook_dir 查找路径 ...
conda remove -n your_env_name --all 删除指定环境 conda remove --name your_env_name package_name(包名) 删除环境内的指定包 conda remove -p C:\Code\Python\test6\envs --all 使用路径删除环境 conda uninstall package_name(包名) 卸载指定包 conda uninstall package_name --name your_...
#查看已安装的python包 conda list #查看当前有哪些虚拟环境 conda env list 或者 conda info -e #更新conda conda update conda #创建python虚拟环境 conda create -n your_env_name python=