输入以下命令来创建新的虚拟环境,其中“/path/to/your/environment”是你想要创建虚拟环境的路径,而“env_name”是虚拟环境的名称: conda create --prefix=/path/to/your/environment/env_name python=3.8 按下回车键执行命令。conda将开始创建虚拟环境,并在指定的路径下生成一个名为“env_name”的文件夹。 创建...
一 首先,我们可以通过conda env list来看一下目前的环境里边都有什么 二 创建一个我们想要的环境 conda create --prefix ./randATAC #--prefix 制定目录安装环境 # conda remove --name <env_name> --all 删除某个环境 # 删除一个.nsf文件,首先可以 rm -f .nsf...文件,如果删不掉,就查看一下任务lsof...
1 conda create --prefix=D:/Anaconda3/envs/py3.8 python=3.8 会创建一个D:/Anaconda3/envs/py3.8的虚拟环境 3. 激活环境,切记是环境的全路径 1 conda activate D:/Anaconda3/envs/py3.8 4. 删除环境 conda remove -p D:/Anaconda3/envs/py3.8 --all...
conda config --show envs_dirs 在创建环境时指定路径 还可以在创建环境时直接指定环境的存放位置: conda create --prefix /path/to/your/env myenv 其中/path/to/your/env 是存放新环境的目录路径,myenv 是环境名称。 例如: conda create --prefix /home/user/myenv python=3.9 这样,环境将会被创建并存储...
1. 创建环境conda create -n myenv python=3.9 scipy=0.17.3 astroid babel #直接创建 conda env create -f environment.yml #从 yml 文件中创建环境 conda create --prefix ./envs jupyterlab=3.2 matplotlib=3.5…
conda env create --prefix ./env --file environment.yml --force conda activate ./env python -m ipykernel install --user --name xgboost-env --display-name "XGBoost" --name由Jupyter内部使用;--display-name在JupyterLab启动菜单和jupyternotebook下拉kernel菜单中显示。该命令将覆盖任何具有相同名称的...
conda create code python=3.6 如果想要指定位置创建虚拟环境,需要加上–prefix参数,其中basePath为目标路径 conda create --prefix=/{basePath}/code python=3.6 查看虚拟环境 conda info --envs 启动虚拟环境 conda activate code 退出虚拟环境 conda deactivate ...
conda create--prefix./envs jupyterlab=3.2matplotlib=3.5numpy=1.21 实机测试: 命令 可以看到在对应目录下已经创建好了对应的环境: 创建完成 此时我可以通过命令激活这个环境 conda activateD:\env_test 退出这个环境的命令 conda deactivateD:\env_test
这样,你就成功将conda env打包成一个文件了。可以将这个文件移植到其他机器上,使用以下命令进行解包和激活环境: 代码语言:txt 复制 conda create -n <new_environment_name> --file <packed_file>.tar.gz conda activate <new_environment_name> 这样就可以在其他机器上重新创建并激活与原始环境相同的conda环境了...
conda env export -f py_env.yml -n py_env 使用导出的py_env虚拟环境文件创建环境,执行命令: conda env create -f py_env.yml -n py_env_new 或者修改导出的文件,修改name和prefix,如下图: 虚拟环境文件.png 执行命令: conda env create -f py_env.yml ...