conda常⽤命令：安装，更新，创建，激活，关闭，查看，卸载，删除，清理，
重命名，换源，问题
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下载
直接去anaconda官⽹下载安装⽂件即可，具体⽹站⾃⾏搜索。
官⽹提供linux版本，windows版本，mac版本。
同时提供Anaconda完整版和miniconda最⼩版(⽆软件界⾯的，仅⽀持命令⾏执⾏)，新⼿推荐使⽤Anaconda版，熟悉之后推荐改⽤miniconda版，占⽤存储空间⼩，使⽤起来感受⼀样。
安装
linux环境
bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
#yes+回车
#然后重启terminal
window环境：直接双击安装exe⽂件，然后根据安装向导进⾏安装
升级
升级Anaconda需要先升级conda
conda update conda #基本升级
conda update anaconda #⼤的升级
conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator
卸载Anaconda软件
由于Anaconda的安装⽂件都包含在⼀个⽬录中，所以直接将该⽬录删除即可。删除整个Anaconda⽬录：
计算机控制⾯板->程序与应⽤->卸载 //windows
或者
找到C:\ProgramData\执⾏卸载
rm -rf anaconda //ubuntu
最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。
conda环境使⽤基本命令
conda update -n ba conda #update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5#创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx #开启xxxx环境
conda deactivate #关闭环境
conda env list #显⽰所有的虚拟环境
conda info --envs #显⽰所有的虚拟环境
查看指定包可安装版本信息命令
anaconda arch -t conda tensorflow
查看指定包可安装版本信息命令
anaconda show <USER/PACKAGE>
查看指定anaconda/tensorflow版本信息
anaconda show tensorflow
输出结果会提供⼀个下载地址，使⽤下⾯命令就可指定安装1.8.0版本tensorflow
conda install --channel /anaconda tensorflow=1.8.0
更新，卸载安装包：
conda list #查看已经安装的⽂件包
conda list -n xxx #指定查看xxx虚拟环境下安装的package
conda update xxx #更新xxx⽂件包
科室鉴定conda uninstall xxx #卸载xxx⽂件包
删除虚拟环境
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，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 clean -p //删除没有⽤的包
conda clean -t //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache
复制/重命名/删除env环境
Conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程。
河南网红
切记不要直接mv移动环境的⽂件夹来重命名, 会导致⼀系列⽆法想象的错误的发⽣!
//克隆oldname环境为newname环境
conda create --name newname --clone oldname
//彻底删除旧环境
conda remove --name oldname --all
注意：必须在ba环境下进⾏以上操作，否则会出现各种莫名的问题。
conda⾃动开启/关闭激活
conda activate #默认激活ba环境
conda activate xxx #激活xxx环境
conda deactivate #关闭当前环境
conda config --t auto_activate_ba fal#关闭⾃动激活状态
conda config --t auto_activate_ba true#关闭⾃动激活状态
Conda 安装本地包
有时conda或pip源下载速度太慢，install a过程中会中断连接导致压缩包下载不全，
此时，我们可以⽤浏览器等⼯具先下载指定包再⽤conda或pip进⾏本地安装
#pip 安装本地包
pip install～/Downloads/a.whl
#conda 安装本地包
conda install --u-local ~/Downloads/a.tar.bz2
解决conda/pip install 下载速度慢
conda数据源管理
#显⽰⽬前conda的数据源有哪些
conda config --show channels
#添加数据源：例如, 添加清华anaconda镜像：
conda config --add channels mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/
conda config --t show_channel_urls yes
#删除数据源
conda config --remove channels mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
记录⼀下
#本⼈的 ~/.condarc
auto_activate_ba: fal
channels:
-
mirrors.tuna./anaconda/cloud/pytorch/
象牙金- mirrors.tuna./anaconda/cloud/menpo/
- mirrors.tuna./anaconda/cloud/bioconda/
- mirrors.tuna./anaconda/cloud/msys2/
- mirrors.tuna./anaconda/cloud/conda-forge/
- mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/
- mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
pip数据源管理
#显⽰⽬前pip的数据源有哪些
pip config list
pip config list --[ur|global]# 列出⽤户|全局的设置
pip config get global.index-url # 得到这key对应的value 如：/pypi/simple/ # 添加
pip config t key value
#添加数据源：例如, 添加USTC中科⼤的源：
pip config t global.index-url mirrors./pypi/web/simple
#添加全局使⽤该数据源
pip config usted-host mirrors./pypi/web/simple
# 删除
pip config unt key
# 例如
conda config --remove channels mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
#搜索
pip arch flask #搜素flask安装包
# 升级pip
pip install pip -U
记录⼀下pip国内源
阿⾥云 /pypi/simple/
最炫民族风的歌词
中国科技⼤学 pypi.mirrors./simple/
⾖瓣(douban) /simple/
清华⼤学 pypi.tuna./simple/
中国科学技术⼤学 pypi.mirrors./simple/
pip安装包管理
pip list #列出当前缓存的包
pip purge #清除缓存
pip remove #删除对应的缓存
pip help#帮助
pip install xxx #安装xxx包
pip uninstall xxx #删除xxx包
pip show xxx #展⽰指定的已安装的xxx包
pip check xxx #检查xxx包的依赖是否合适
pip和conda批量导出、安装组件()
常⽤软件安装
参考：
问题
1:failed link:_execute(502):
粉煤灰的作用conda install软件时出现如下错误信息：
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction:
failed link:_execute(502):
解决⽅法：往往时权限不够，需要以管理员⽅式运⾏Anaconda prompt进⾏安装
2.anaconda或conda不是内部命令
1）在Anaconda Prompt终端中输⼊下⾯命令，查看你的notebook配置⽂件在哪⾥：
jupyter notebook --generate-config
听见的英语#会⽣成⽂件C:\Urs\⽤户\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
2）打开jupyter_notebook_config.py⽂件通过搜索关键词：book_dir，修改如下
book_dir ='E:\\tf_models' //修改到⾃定义⽂件夹
3）然后重启notebook服务器就可以了
**注：**其它⽅法直接命令到指定⽬录，Anaconda Prompt终端中输：jupyter notebook ⽬录地址
问题出现的主要原因：⽤户没有对.conda⽂件夹的读写权限，造成其原因是由于在安装conda时使⽤了管理员权限。
sudo chown -R xxx:xxx .conda #xxx为⾃⼰的⽤户名/组
赫鲁晓夫
原因：主要是conda install xxx时，使⽤Ctrl+C强制中断安装xxx软件，然后修改了PC⽹络连接⽅式(代理连接改成了直连连接⽅式) env|grep -i "_PROXY"
#可以看到还是原来的代理连接⽅式
#解决⽅法：
# 关闭当前终端，重新打开新的终端，然后就解决了问题
