指令:conda create -n 虚拟环境名 python=python版本号e.g. conda create -n pytorch1.10.0 python=3.8.8这个指令将创建一个名为pytorch1.10.0的虚拟环境,并安装3.8.8版本的Python。 查看已存在的虚拟环境指令:conda info —env这个指令将列出所有已创建的虚拟环境。 删除
-n n是name的缩写 -n后面是自己给新环境取得名字.这里我就叫GengZhi,建议大家取和项目相关辨识度高的名字。 名字后面的python 就代表Python的环境 也可以指定具体的Python版本 像这样写: Python=3.7.这里我没有指定版本conda就会帮我们下载最新的python解释器。 创建好的新虚拟环境所在的位置是在电脑Anaconda安装位置...
创建虚拟环境:conda create -n [环境名称] [安装库包列表] 查看环境列表:conda env list 引申知识 启动新创建环境:oldgeek-study 新创建环境中安装所需包:oldgeek-study 退出新环境:输入exit 删除环境:conda remove -n [环境名称] --all 创建个低版本的环境:Python3.8 克隆一个base环境,以备不实之需 环境包...
conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas,即创建一个名为“python3”的环境,环境中安装版本为3.5的python,同时也安装了numpy和pandas。 3. 激活环境 conda activate 环境名 Source activate 环境名 activate + 环境名 1. 2. 3. 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本,那么将会安装与Anaconda版...
conda create -n <环境名> <包名>=<版本号>:创建一个新的conda环境并安装指定版本的包。 conda remove -n <环境名> --all <包名>:在指定环境中卸载指定包。 conda list <包名>:显示指定包在当前环境中的信息。 conda update <包名>:更新指定包到最新版本。 conda update --all:更新所有包到最新版本。
conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas 第二步:激活 windows ==> activate yourEnv linux/mac ==> source activate yourEnv tips: linux用户可能需要进入到anaconda/envs目录下激活需要的环境; linux用户如果不想每次都到目录下激活,需要进行全局环境变量设置,将需要激活的路径下的bin文件添加到全局环境...
conda create -n new_environment 创建成功(new_environment),默认路径为/home/admin/miniconda3/envs 在用conda安装R时,指定路径到一个新的文件夹,也会创建一个新的环境,不知道安装别的软件(如fastqc)适不适用,我没试过(我觉的将新的环境放在默认路径更好统一管理)。
conda create -nnew_env_name--cloneold_env_name conda create -nnew_env_name--cloneold_env_path 删除环境: conda remove -nenv_name--all 修改环境名: conda create -nnew_env_name--cloneold_env_name # 复制环境conda remove-nold_new_name--all# 删除环境 ...
conda create -n env_name python=3.9-y 2.生成及从environment.yml文件创建环境 conda env create -f environment.yml 如果要手动创建一个environment.yml文件,可以参考:https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#create-env-file-manually ...