热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

在Windows命令行中利用Conda高效管理虚拟环境的创建与删除

在Windows命令行中,通过Conda工具可以高效地管理和操作虚拟环境。具体步骤包括:1.列出现有虚拟环境:`condaenvlist`;2.创建新虚拟环境:`condacreate--name环境名`;3.删除虚拟环境:`condaenvremove--name环境名`。这些命令不仅简化了环境管理流程,还提高了开发效率。此外,Conda还支持环境文件导出和导入,方便在不同机器间迁移配置。

Windows在命令行中使用conda命令创建删除虚拟环境

1.查看系统现有的conda环境:conda env list

C:\Users\Administrator>conda env list

# conda environments:

#

base * D:\program files\Anaconda3

C:\Users\Administrator>

2.创建一个名为python37,Python版本为3.7的conda虚拟环境:conda create -n python37 python=3.7

出现下面的情况输入 y(是否安装以下包)

The following NEW packages will be INSTALLED:

ca-certificates pkgs/main/win-64::ca-certificates-2019.10.16-0

certifi pkgs/main/win-64::certifi-2019.9.11-py37_0

openssl pkgs/main/win-64::openssl-1.1.1d-he774522_3

pip pkgs/main/win-64::pip-19.3.1-py37_0

python pkgs/main/win-64::python-3.7.5-h8c8aaf0_0

setuptools pkgs/main/win-64::setuptools-41.6.0-py37_0

sqlite pkgs/main/win-64::sqlite-3.30.1-he774522_0

vc pkgs/main/win-64::vc-14.1-h0510ff6_4

vs2015_runtime pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.16.27012-hf0eaf9b_0

wheel pkgs/main/win-64::wheel-0.33.6-py37_0

wincertstore pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py37_0

Proceed ([y]/n)? y

C:\Users\Administrator>conda env list

# conda environments:

#

base * D:\program files\Anaconda3

python37 D:\program files\Anaconda3\envs\python37

C:\Users\Administrator>

3.进入名为python37的环境:activate python37

C:\Users\Administrator>activate python37

(python37) C:\Users\Administrator>

4.搜索想要安装的包的所有版本(使用tensorflow包举例):

(python37) C:\Users\Administrator>conda search tensorflow

Loading channels: done

# Name Version Build Channel

tensorflow 1.7.0 0 pkgs/main

tensorflow 1.7.1 0 pkgs/main

tensorflow 1.8.0 0 pkgs/main

tensorflow 1.9.0 eigen_py35hb0e21f4_1 pkgs/main

tensorflow 1.9.0 eigen_py36h0b764b7_1 pkgs/main

tensorflow 1.9.0 gpu_py35h0075c17_1 pkgs/main

tensorflow 1.9.0 gpu_py36hfdee9c2_1 pkgs/main

tensorflow 1.10.0 eigen_py35h38c8211_0 pkgs/main

tensorflow 1.10.0 eigen_py36h849fbd8_0 pkgs/main

tensorflow 1.10.0 gpu_py35ha5d5ef7_0 pkgs/main

tensorflow 1.10.0 gpu_py36h3514669_0 pkgs/main

tensorflow 1.10.0 mkl_py35h4a0f5c2_0 pkgs/main

tensorflow 1.10.0 mkl_py36hb361250_0 pkgs/main

tensorflow 1.11.0 eigen_py36h346fd36_0 pkgs/main

tensorflow 1.11.0 gpu_py36h5dc63e2_0 pkgs/main

tensorflow 1.11.0 mkl_py36h41bbc20_0 pkgs/main

tensorflow 1.12.0 eigen_py36h67ac661_0 pkgs/main

tensorflow 1.12.0 gpu_py36ha5f9131_0 pkgs/main

tensorflow 1.12.0 mkl_py36h4f00353_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 eigen_py36hf0a88a9_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 eigen_py37h2a8d240_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 gpu_py36h1635174_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 gpu_py36h9006a92_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 gpu_py37h83e5d6a_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 gpu_py37hbc1a9d5_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 mkl_py36hd212fbe_0 pkgs/main

tensorflow 1.13.1 mkl_py37h9463c59_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 eigen_py36hf4fd08c_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 eigen_py37hcf3f253_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 gpu_py36h305fd99_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 gpu_py36heb2afb7_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 gpu_py37h2fabf85_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 gpu_py37h5512b17_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 mkl_py36hb88db5b_0 pkgs/main

tensorflow 1.14.0 mkl_py37h7908ca0_0 pkgs/main

tensorflow 2.0.0 eigen_py36h457aea3_0 pkgs/main

tensorflow 2.0.0 eigen_py37hbfc5123_0 pkgs/main

tensorflow 2.0.0 gpu_py36hfdd5754_0 pkgs/main

tensorflow 2.0.0 gpu_py37h57d29ca_0 pkgs/main

tensorflow 2.0.0 mkl_py36h781710d_0 pkgs/main

tensorflow 2.0.0 mkl_py37he1bbcac_0 pkgs/main

(python37) C:\Users\Administrator>

5.安装包的时候不加版本号默认安装包的最新版本:conda install tensorflow

这里安装tensorflow的1.14.0版本:conda install tensorflow==1.14.0

(python37) C:\Users\Administrator>conda install tensorflow==1.14.0

出现下面情况选择 y(是否安装以下包)

The following NEW packages will be INSTALLED:

_tflow_select pkgs/main/win-64::_tflow_select-2.3.0-mkl

absl-py pkgs/main/win-64::absl-py-0.8.0-py37_0

astor pkgs/main/win-64::astor-0.8.0-py37_0

blas pkgs/main/win-64::blas-1.0-mkl

gast pkgs/main/noarch::gast-0.3.2-py_0

grpcio pkgs/main/win-64::grpcio-1.16.1-py37h351948d_1

h5py pkgs/main/win-64::h5py-2.9.0-py37h5e291fa_0

hdf5 pkgs/main/win-64::hdf5-1.10.4-h7ebc959_0

icc_rt pkgs/main/win-64::icc_rt-2019.0.0-h0cc432a_1

intel-openmp pkgs/main/win-64::intel-openmp-2019.4-245

keras-applications pkgs/main/noarch::keras-applications-1.0.8-py_0

keras-preprocessi~ pkgs/main/noarch::keras-preprocessing-1.1.0-py_1

libmklml pkgs/main/win-64::libmklml-2019.0.5-0

libprotobuf pkgs/main/win-64::libprotobuf-3.9.2-h7bd577a_0

markdown pkgs/main/win-64::markdown-3.1.1-py37_0

mkl pkgs/main/win-64::mkl-2019.4-245

mkl-service pkgs/main/win-64::mkl-service-2.3.0-py37hb782905_0

mkl_fft pkgs/main/win-64::mkl_fft-1.0.15-py37h14836fe_0

mkl_random pkgs/main/win-64::mkl_random-1.1.0-py37h675688f_0

numpy pkgs/main/win-64::numpy-1.17.3-py37h4ceb530_0

numpy-base pkgs/main/win-64::numpy-base-1.17.3-py37hc3f5095_0

protobuf pkgs/main/win-64::protobuf-3.9.2-py37h33f27b4_0

pyreadline pkgs/main/win-64::pyreadline-2.1-py37_1

scipy pkgs/main/win-64::scipy-1.3.1-py37h29ff71c_0

six pkgs/main/win-64::six-1.12.0-py37_0

tensorboard pkgs/main/win-64::tensorboard-1.14.0-py37he3c9ec2_0

tensorflow pkgs/main/win-64::tensorflow-1.14.0-mkl_py37h7908ca0_0

tensorflow-base pkgs/main/win-64::tensorflow-base-1.14.0-mkl_py37ha978198_0

tensorflow-estima~ pkgs/main/noarch::tensorflow-estimator-1.14.0-py_0

termcolor pkgs/main/win-64::termcolor-1.1.0-py37_1

werkzeug pkgs/main/noarch::werkzeug-0.16.0-py_0

wrapt pkgs/main/win-64::wrapt-1.11.2-py37he774522_0

zlib pkgs/main/win-64::zlib-1.2.11-h62dcd97_3

Proceed ([y]/n)? y

5.卸载已安装的tensorflow包:conda uninstall tensorflow

(python37) C:\Users\Administrator>conda uninstall tensorflow

6.退出环境:deactivate

(python37) C:\Users\Administrator>deactivate

DeprecationWarning: 'deactivate' is deprecated. Use 'conda deactivate'.

(python37) C:\Users\Administrator>conda.bat deactivate

C:\Users\Administrator>

7.删除环境:conda remove -n python37 --all

C:\Users\Administrator>conda remove -n python37 --all

出现下面情况输入 y(是否确定删除以下包)

The following packages will be REMOVED:

ca-certificates-2019.10.16-0

certifi-2019.9.11-py37_0

openssl-1.1.1d-he774522_3

pip-19.3.1-py37_0

python-3.7.5-h8c8aaf0_0

setuptools-41.6.0-py37_0

sqlite-3.30.1-he774522_0

vc-14.1-h0510ff6_4

vs2015_runtime-14.16.27012-hf0eaf9b_0

wheel-0.33.6-py37_0

wincertstore-0.2-py37_0

Proceed ([y]/n)? y

最后看一下conda的所有环境

C:\Users\Administrator>conda env list

# conda environments:

#

base * D:\program files\Anaconda3

C:\Users\Administrator>

删除成功啦



推荐阅读
  • 本文介绍了一款用于自动化部署 Linux 服务的 Bash 脚本。该脚本不仅涵盖了基本的文件复制和目录创建,还处理了系统服务的配置和启动,确保在多种 Linux 发行版上都能顺利运行。 ... [详细]
  • 从 .NET 转 Java 的自学之路:IO 流基础篇
    本文详细介绍了 Java 中的 IO 流,包括字节流和字符流的基本概念及其操作方式。探讨了如何处理不同类型的文件数据,并结合编码机制确保字符数据的正确读写。同时,文中还涵盖了装饰设计模式的应用,以及多种常见的 IO 操作实例。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何通过配置 Android Studio 和 Gradle 来显著提高构建性能,涵盖内存分配优化、并行构建和性能分析等实用技巧。 ... [详细]
  • 在Python开发过程中,随着项目数量的增加,不同项目依赖于不同版本的库,容易引发依赖冲突。为了避免这些问题,并保持开发环境的整洁,可以使用Virtualenv和Virtualenvwrapper来创建和管理多个隔离的Python虚拟环境。 ... [详细]
  • Python处理Word文档的高效技巧
    本文详细介绍了如何使用Python处理Word文档,涵盖从基础操作到高级功能的各种技巧。我们将探讨如何生成文档、定义样式、提取表格数据以及处理超链接和图片等内容。 ... [详细]
  • DNN Community 和 Professional 版本的主要差异
    本文详细解析了 DotNetNuke (DNN) 的两种主要版本:Community 和 Professional。通过对比两者的功能和附加组件,帮助用户选择最适合其需求的版本。 ... [详细]
  • XNA 3.0 游戏编程:从 XML 文件加载数据
    本文介绍如何在 XNA 3.0 游戏项目中从 XML 文件加载数据。我们将探讨如何将 XML 数据序列化为二进制文件,并通过内容管道加载到游戏中。此外,还会涉及自定义类型读取器和写入器的实现。 ... [详细]
  • 本文深入探讨了Linux系统中网卡绑定(bonding)的七种工作模式。网卡绑定技术通过将多个物理网卡组合成一个逻辑网卡,实现网络冗余、带宽聚合和负载均衡,在生产环境中广泛应用。文章详细介绍了每种模式的特点、适用场景及配置方法。 ... [详细]
  • 根据最新发布的《互联网人才趋势报告》,尽管大量IT从业者已转向Python开发,但随着人工智能和大数据领域的迅猛发展,仍存在巨大的人才缺口。本文将详细介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序,并提供完整的代码示例。 ... [详细]
  • 基于KVM的SRIOV直通配置及性能测试
    SRIOV介绍、VF直通配置,以及包转发率性能测试小慢哥的原创文章,欢迎转载目录?1.SRIOV介绍?2.环境说明?3.开启SRIOV?4.生成VF?5.VF ... [详细]
  • 本题探讨如何通过最大流算法解决农场排水系统的设计问题。题目要求计算从水源点到汇合点的最大水流速率,使用经典的EK(Edmonds-Karp)和Dinic算法进行求解。 ... [详细]
  • 本文介绍如何使用 Python 的 xlrd 库读取 Excel 文件,并将其数据处理后存储到数据库中。通过实际案例,详细讲解了文件路径、合并单元格处理等常见问题。 ... [详细]
  • 华为USG基于源地址的多出口策略路由配置
    网络拓扑如下:组网情况:企业用户主要有技术部(VLAN10)和行政部(VLAN20),通过汇聚交换机连接到USG。企业分别通过两个不同运营商(ISP1和ISP2)连接到 ... [详细]
  • 深入解析TCP/IP五层协议
    本文详细介绍了TCP/IP五层协议模型,包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。每层的功能及其相互关系将被逐一解释,帮助读者理解互联网通信的原理。此外,还特别讨论了UDP和TCP协议的特点以及三次握手、四次挥手的过程。 ... [详细]
  • 作为一名Docker初学者,我已经成功创建了一个基于Alpine Linux 3.4的Docker镜像,该镜像安装了MySQL、Apache和PHP及其相关扩展。本文将探讨如何确保MySQL数据在Docker容器重启后仍能被保留。 ... [详细]
author-avatar
颓废胖胖2502908443
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有