pip是在特定的环境中进行库的安装,所以卸载库也是一样的道理,通过pip uninstall xxx就可以将该环境下Lib\site-packages中对应的库进行卸载了。 如果通过conda uninstall xxx删除当前环境下某个库时,删除的只是当前环境下site-packages目录中该库的内容,它的效果和通过pip uninstall xxx是一样的。如果再到另一个环境...
删除包的指令:conda uninstall numpy 或者 conda remove numpy .conda 就会帮我们将numpy包及其有依赖关系的包给删除 假设想删除我们刚创建的GengZhi环境,这里注意:首先我们需要先退出GengZhi环境,使用 conda deactivate 命令,然后在执行:conda remove -n GengZhi --all . conda就会帮我们把gengzhi这个环境包含里面已...
conda uninstall xxx #卸载xxx文件包 7. 删除虚拟环境 conda remove -n xxxx --all //创建xxxx虚拟环境 8. 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可以将删...
四、conda uninstall和pip uninstall pip是在特定的环境中进行库的安装,所以卸载库也是一样的道理,通过pip uninstall xxx就可以将该环境下Lib\site-packages中对应的库进行卸载了。 如果通过conda uninstall xxx删除当前环境下某个库时,删除的只是当前环境下site-packages目录中该库的内容,它的效果和通过pip uninstall ...
conda uninstall xxx #卸载xxx文件包 删除虚拟环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 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,...
conda remove --name ENVNAME --all 导出环境文件,并创建新环境 conda env export --name ENVNAME > envname.yml conda env create -f=/path/to/environment.yml -n your-env-name 查看环境修订版 conda list --revisions 将一个环境恢复到指定版本 conda list --name ENVNAME --revisions conda install ...
你可以根据需要更改环境名称和Python版本。 激活虚拟环境:conda activate env_name这个命令将激活已创建的虚拟环境。激活后,你将在该环境中安装和管理软件包。 退出虚拟环境:conda deactivate这个命令将退出当前激活的虚拟环境。 删除虚拟环境:conda remove -n env_name —all这个命令将删除已创建的虚拟环境及其所有软件...
conda uninstall是conda remove的别名,我们也可以使用conda uninstall来移除包,方法是相同的。 六、conda list conda list用来列出 conda 环境中的包,具体格式如下: conda list [-n env_name | -p path] [package] 1. conda list只列出当前环境的所有包,若要列出其他环境的包,例如列出my_env下的所有包,只需...
condaremove-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可以将删除conda保存下来的tar包。
conda uninstall xxx 九、分享虚拟环境 conda env export > environment.yml # 导出当前虚拟环境 conda env create -f environment.yml # 创建保存的虚拟环境 十、源服务器管理 conda当前的源设置在$HOME/.condarc中,可通过文本查看器查看或者使用命令>conda config --show-sources查看。