为某个指定环境下载某个包:conda install -n [虚拟环境名] [包名] 或者你已经进入了这个环境,就可以不用指定这个环境:conda install [包名] 比如:conda install -n alphafold tensorflow=1.1.13 这里是为alphafold这个虚拟环境下载一个版本号为1.1.13的tensorflow库。 一般来说,你就每次跑代码的时候看这段代码前...
4. conda create -n your_env_namepython=X.X(2.7、3.6等) anaconda 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。 5. Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称) 激活虚拟环境 6. conda install -n your_env_name [package] 安...
conda install -n py2 python=2.7 ##在该环境中安装numpy包 conda install -n py2 numpy 也可以将创建环境和安装包结合到一条命令中。 conda create -n py2 python=2.7 更新指定环境包,额外指定--name或-n参数, #更新包 conda update -n py2 numpy #删除包 conda remove -n py2 numpy 4.3 不同环境...
conda create-n env_name python=XX(2.x,3.x) 创建指定python版本的虚拟环境 source activate env_name 激活虚拟环境(Linux平台下) activateenv_name 激活虚拟环境(Windows平台下) conda deactivate 退出虚拟环境(Linux平台下) deactivate 退出虚拟环境(Windows平台) conda install-n env_name [package] 为指定的虚...
conda create -n <env_name> (创建虚拟环境) # 命令示例 conda create -n py38 -y conda create -n py39 python=3.9 -y # 官方推荐使用这种方式 conda create -n py39_2 -y && conda install -n py39_2 python=3.9 -y # 比较两种创建方式有何不同,并无任何不同 ...
conda install -n env_name package_name 1. conda install -n env_name package_name 环境名 包的名字 如果不能通过conda install来安装, 文档中提到可以从Anaconda.org安装, 但我觉得会更习惯用pip直接安装。 pip在Anaconda中已安装好, 不需要单独为每个环境安装pip。
conda list -n python36 1. 查找package信息 conda search numpy 1. 安装package conda install -n python36 numpy 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境 也可以通过-c指定通过某个channel安 1. 2. 3. (二)管理环境 为什么需要管理环境呢?
conda install -n py37 ipykernel python -m ipykernel install --user --name py37 --display-name "conda_py37" 使用新生成的Notebook kernel。 在Files页面,选择新建的Notebook kernel。 安装新软件包。 查看pandas是否安装。如下表示 pandas未安装。 返回Terminal,切换到相应的环境“py37”,然后安装...
Windows: activate your_env_name5.对虚拟环境中安装额外的包conda install -n your_env_name [package]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) deactivate env_name # 或者`activate root`切回root环境 Linux下:sourcedeactivate ...
conda install -n tf tensorflow 安装完后发现了新问题,jupyterlab下只有3.7的环境没有3.5的环境,导入不了tenforflow 发现还要安装ipykernel,来将虚拟环境添加到jupyterlab中 conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=tf