conda常用命令

转载自阿达发go的博客:conda常用命令:更新,创建,激活,关闭,查看,卸载,删除,清理

升级

conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator   

卸载

计算机控制面板->程序与应用->卸载        //windows
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 base conda        //update最新版本的conda
conda create -n <env_name> python=3.5   //创建python3.5的虚拟环境
conda activate <env_name>            //开启环境
# MacOS: source activate <env_name>
conda deactivate                  //关闭环境
# MacOS: source deactivate
conda env list                    //显示所有的虚拟环境
conda remove -n <env_name> --all        //删除环境

anaconda安装最新的TensorFlow版本 

参考:https://blog.csdn.net/qq_35203425/article/details/79965389
1. 打开anaconda-prompt
2. 查看tensorflow各个版本:(查看会发现有一大堆TensorFlow源,但是不能随便选,选择可以用查找命令定位)
anaconda search -t conda tensorflow
3. 找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后(可以在终端搜索anaconda,定位到那一行),然后查看指定包
anaconda show <USER/PACKAGE>
4. 查看tensorflow版本信息
anaconda show anaconda/tensorflow
5. 第4步会提供一个下载地址,使用下面命令就可安装1.8.0版本tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/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 update xxx   //更新xxx文件包
conda uninstall xxx   //卸载xxx文件包

pip show xxx    //查看包信息

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conda保存下来的tar包。

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //tar打包

参考:https://blog.csdn.net/menc15/article/details/71477949

换源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

jupyter notebook默认工作目录设置 

参考:https://blog.csdn.net/liwei1205/article/details/78818568
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
//会生成文件C:\Users\用户\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

2)打开jupyter_notebook_config.py文件通过搜索关键词:c.NotebookApp.notebook_dir,修改如下

c.NotebookApp.notebook_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

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