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# Conda 命令
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## **显示所有已经创建的环境**
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```bash
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conda info -e
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```
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## 指定Python版本创建环境
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```bash
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conda create --name 环境名称 python=3.8
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```
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仅创建环境不指定Python版本
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```bash
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conda create --name 环境名称
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```
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假如我们创建一个名称为openAI的Conda环境，Python版本使用3.10，命令如下：
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```bash
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conda create --name openAI python=3.10
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conda create --name DifyOnWechat python=3.11.7
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conda create --name python312 python=3.12.4
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conda create --name vectordb python=3.10
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conda create --name rvc python=3.10
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```
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## **激活环境**
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我们已经成功创建了一个名为openAI的环境，此时可以通过如下命令来激活该环境：
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```bash
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conda activate openAI
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conda activate yolov10
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```
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## **查看当前环境依赖**
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我们可以通过执行如下命令，查看当前openAI环境内的依赖库。
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```bash
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conda list
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```
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## **安装依赖**
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如果我们想在当前环境下，单独安装一个Requests库，该库一般用来作为网络请求使用，那么我们在已经激活的环境下输入如下命令：
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```bash
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conda install requests
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```
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## **退出环境**
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当前我们还在openAI环境内，我们可以通过如下命令退出当前环境：
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```bash
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conda deactivate
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```
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## **删除指定环境**
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```bash
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conda remove -n openAI --all
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conda remove -p D:\ai\segment-anything\ENV --all
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```
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## **常用命令**
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```bash
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conda --version #查看conda版本，验证是否安装
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conda update conda #更新至最新版本，也会更新其它相关包
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conda update --all #更新所有包
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conda update package_name #更新指定的包
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conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包
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source activate env_name #切换至env_name环境
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source deactivate #退出环境
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conda info -e #显示所有已经创建的环境
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conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name
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conda remove --name env_name –all #删除环境
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conda list #查看所有已经安装的包
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conda install package_name #在当前环境中安装包
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conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包
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conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包
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conda remove package #删除当前环境中的包
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conda env remove -n env_name #采用第10条的方法删除环境失败时，可采用这种方法
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```
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## conda命令使用介绍
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**帮助目录**
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```bash
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conda create -h
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```
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**检查conda版本**
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```bash
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conda --version
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```
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**升级当前版本的conda**
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```bash
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conda update conda
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```
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### **环境管理**
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**列出所有的环境**
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```bash
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conda info -e
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conda env list
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```
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**安装一个不同版本的python新环境**
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```bash
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conda create --name py27 python=2.7
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```
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**复制一个环境**
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通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。
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```bash
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conda create -n flowers --clone snowflakes
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```
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**创建一个新环境**
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```bash
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conda create --name busind
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```
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**导出环境**
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Anaconda支持导入导出以方便迁移
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```bash
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conda env export > environment.yaml
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```
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**导入环境信息**
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即根据配置文件创建一个新环境：
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```bash
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conda env create -f environment.yaml
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```
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**移除环境**
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```bash
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conda remove -n py274 --all
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```
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**激活进入环境**
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```bash
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conda activate newname
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```
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**停用一个活动环境**
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```bash
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conda deactivate
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```
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### 包管理
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**查看已安装包**
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```bash
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conda list
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```
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**向指定环境中安装包**
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```bash
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conda install --name newName beautifulsoup4
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```
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**从Anaconda.org安装一个包**
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```bash
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conda install--channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck
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```
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**通过pip命令来安装包**
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```bash
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conda activate bunnies
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pip install see
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```
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### **conda配置**
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**添加镜像源**
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```bash
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conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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**查看当前镜像源**
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```bash
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conda config --show-sources
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```
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**删除镜像源**
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```bash
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conda config --remove channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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**设置安装时显示源url，不想就改为no**
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```bash
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conda config --set show_channel_urls yes
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```
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**查看源全部设置**
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包括链接、show_channel_urls 值:
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```bash
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conda config --show
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```
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**查看conda配置文件**
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```bash
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cat ~/.condarc
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```
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### 其他注意事项
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安装conda后命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境
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- 方法一
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每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境
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```bash
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conda deactivate
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```
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- 方法二
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通过将auto_activate_base参数设置为false实现：
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```bash
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conda config --set
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auto_activate_base false
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```
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如果反悔了还是希望base一直留着的话通过以下语句来恢复
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```bash
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conda config --set
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auto_activate_base true
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```
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