conda使用

Anaconda

clean           删除未使用的包和緩存。

#清除未使用的安裝包和緩存
conda list #Remove unused packages and caches.
           

#删除一些沒用的包，這個指令會檢查哪些包沒有在包緩存中被硬依賴到其他地方，并删除它們
conda clean -p 

#可以将conda儲存下來的tar包
conda clean -t
           

config         修改.condarc中的配置值。這是根據git配置指令模組化的。預設情況下寫入使用者.condarc檔案(/home.condarc)。

create         建立環境

//下面是建立python=3.6版本的環境，

conda create -n ###（任意環境名） python=3.6 
           

删除環境

conda remove -n ### --all
           

激活環境
//下面這個###是個環境名
source activate ###
           

退出環境
source deactivate
           

 help            顯示可用conda指令及其幫助字元串的清單。

info             顯示有關目前conda安裝資訊。

install          将包清單安裝到指定的conda環境中

conda install <package-name>​​​​​​​
如果需要指定版本，也可以直接用 [package-name]=x.x 來指定
           

list               列出環境下的安裝包

conda list
           

package      Low-level conda package utility. (EXPERIMENTAL)

remove       從指定的conda環境中删除包清單

uninstall      與conda install 相反，删除

search        搜尋安裝包的版本

[email protected]:~$ conda search tensorflow
Loading channels: done
# Name                  Version           Build  Channel             
tensorflow            0.10.0rc0     np111py27_0  pkgs/free           
tensorflow            0.10.0rc0     np111py34_0  pkgs/free           
tensorflow            0.10.0rc0     np111py35_0  pkgs/free           
tensorflow                1.0.1     np112py27_0  pkgs/free           
tensorflow                1.0.1     np112py35_0  pkgs/free           
tensorflow                1.0.1     np112py36_0  pkgs/free           
tensorflow                1.1.0     np111py27_0  pkgs/free           
tensorflow                1.1.0     np111py35_0  pkgs/free           
tensorflow                1.1.0     np111py36_0  pkgs/free           
tensorflow                1.1.0     np112py27_0  pkgs/free           
tensorflow                1.1.0     np112py35_0  pkgs/free           
tensorflow                1.1.0     np112py36_0  pkgs/free           
tensorflow                1.2.1          py27_0  pkgs/free           
tensorflow                1.2.1          py35_0  pkgs/free           
tensorflow                1.2.1          py36_0  pkgs/free           
tensorflow                1.3.0               0  pkgs/free           
tensorflow                1.4.1               0  pkgs/main           
tensorflow                1.5.0               0  pkgs/main           
tensorflow                1.6.0               0  pkgs/main           
tensorflow                1.7.0               0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h01c6a4e_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h16da8f2_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h2742514_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h469b60b_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h57681fa_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h5c3c37f_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h645107b_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      h7b2774c_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      hb11d968_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      hb1b1514_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      hb381393_0  pkgs/main           
tensorflow                1.8.0      hc2d9325_0  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 eigen_py27hf386fcc_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 eigen_py35h8c89287_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 eigen_py36h8c89287_0  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 eigen_py36hbec2359_0  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 eigen_py36hbec2359_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 eigen_py36hf386fcc_0  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py27h233f449_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py27h395d940_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py27hd3a791e_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py35h42d5ad8_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py35h60c0932_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py35hb39db67_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py36h02c5d5e_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py36h220e158_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 gpu_py36h313df88_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 mkl_py27h0cb61a4_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 mkl_py35h5be851a_1  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 mkl_py36h0cb61a4_0  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 mkl_py36h5be851a_0  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 mkl_py36h6d6ce78_0  pkgs/main           
tensorflow                1.9.0 mkl_py36h6d6ce78_1  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 eigen_py27ha0ab958_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 eigen_py35h5ed898b_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 eigen_py36hb995bb4_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py27h67ad7fe_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py27h6f941b3_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py27h9580370_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py35h566a776_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py35ha6119f3_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py35hd9c640d_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py36h8dbd23f_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py36h97a2126_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 gpu_py36hcebf108_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 mkl_py27h857755f_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 mkl_py35heddcb22_0  pkgs/main           
tensorflow               1.10.0 mkl_py36hdb377fd_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 eigen_py27h06aee4b_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 eigen_py36he3f7ef1_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 gpu_py27h99ab47f_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 gpu_py27hd8bfc1a_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 gpu_py36h4459f94_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 gpu_py36h9c9050a_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 mkl_py27h25e0b76_0  pkgs/main           
tensorflow               1.11.0 mkl_py36ha6f0bda_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 eigen_py27hfe19c55_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 eigen_py36hbd5f568_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 gpu_py27h2a0f108_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 gpu_py27h956c076_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 gpu_py36he68c306_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 gpu_py36he74679b_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 mkl_py27hc55d17a_0  pkgs/main           
tensorflow               1.12.0 mkl_py36h69b6ba0_0  pkgs/main     
           

update       将conda包更新到最新的相容版本。此指令接受包名清單，并将其更新為與環境中所有其他包相容的最新版本。Conda試圖安裝所請求包的最新版本。為了實作這一點，它可能會更新一些已經安裝的包，或者安裝其他的包。要防止現有包更新，請使用—no-update-deps選項。這可能會迫使conda安裝所請求包的舊版本，并且它不會阻止安裝其他依賴包。如果您希望完全跳過依賴項檢查，請使用“—force”選項。這可能會導緻環境中出現不相容的包，是以必須非常謹慎地使用此選項。

upgrade      與update相似，詳見help