安装包

Anaconda

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

Miniconda

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

镜像源

清华镜像

conda config --set show_channel_urls yes

生成文件地址

~/.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

环境

导入/导出 conda 环境

导出环境

导出 environment 文件

conda env export > {name}.yaml

打包环境供离线使用

pip install conda-pack

conda pack -n {envName}

导入环境

从 environment 文件恢复

conda env create -f {name}.yaml

从打包文件中恢复

mkdir {envName}

tar -xzvf {envName}.tar.gz -C ./{envName}

常用命令

包含 conda 常用命令

查看所有环境

conda info --env

创建环境

conda create -n {name} python={pythonVersion}