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Conda 是一个开源包管理和环境管理系统,能够以跨平台的方式进行软件包的安装、管理和依赖管理,特别适用于 Python 和 R 语言的环境管理。本文整理了常见 Conda 命令的使用方法.
首先,下载 Miniconda 的安装脚本并执行安装。以 Linux AArch64 架构为例:
./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
按照提示完成安装,安装完成后,conda 将自动可用.
使用 Conda 创建一个新的虚拟环境并指定 Python 的版本(以 Python 3.8 为例):
conda create -n machine_learning_env python=3.8
-n
参数指定环境名称,这里环境名称为 machine_learning_env
。python=3.8
指定 Python 版本为 3.8。创建好环境后,使用以下命令激活它:
conda activate machine_learning_env
环境激活后,命令行提示符会变成 (machine_learning_env),表示当前使用的是该环境.
通常我们会有一个 requirements.txt 文件列出了所有需要安装的 Python 包。使用 pip 来安装这些依赖包:
pip install -r requirements.txt
这个命令会自动从 requirements.txt 中读取并安装所有指定的包.
如果想要删除某个环境(如 machine_learning_env),使用以下命令:
conda env remove -n machine_learning_env
Conda 使用源(Channels)来查找并下载软件包。可以使用以下命令查看当前配置的源:
conda config --show channels
查看当前 Conda 配置文件的来源路径:
conda config --show-sources
如果需要删除某个源,使用以下命令:
conda config --remove channels <channel_name>
为了方便查看安装时使用的源地址,可以配置 Conda 显示源 URL:
conda config --set show_channel_urls yes
使用 Conda 安装 libffi 软件包:
conda install libffi
conda-pack 是一个打包 Conda 环境的工具,用于将环境打包为一个压缩文件,方便迁移或分发.
conda-pack
使用 conda-forge 源安装 conda-pack:
conda install -c conda-forge conda-pack
打包指定的环境(以 machine_learning_env 为例):
conda pack -n machine_learning_env -o machine_learning_env.tar.gz
-n machine_learning_env
指定要打包的环境名称。-o machine_learning_env.tar.gz
指定输出的压缩文件名。如果不再需要使用当前环境,可以使用以下命令取消激活:
conda deactivate
最后此篇关于一文了解Conda(包教包会,不会留言)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于一文了解Conda(包教包会,不会留言)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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