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创建环境查看环境激活环境退出环境查看当前环境安装的包在当前环境安装包删除环境导出环境使用导出的yaml创建环境重命名环境查看添加的镜像添加镜像删除镜像在anaconda创建的虚拟环境中使用有效镜像下载包
创建环境
conda create
--prefix E:
/anaconda_env
-n 环境名称 python=
[版本号
]
查看环境
conda info
-e
激活环境
conda activate
[环境名称
]
在Ubuntu20.04LTS中，安装完anaconda之后，命令输入的那一行最前面会出现（base），这是默认环境。如果激活了其他环境，base会显示成其他环境的名称。
退出环境
在某个环境下输入一下命令，即可退出该环境，进入默认环境
conda deactivate
查看当前环境安装的包
conda list
conda list
-n
[环境名称
]
在当前环境安装包
先进入某个环境
conda activate
[环境名
]
安装numpy
conda install numpy
删除环境
conda remove
-n
[环境名
] --all
不加参数 --all的话，[环境名]改成[库名]，则会删除该环境下的库
导出环境
conda env export >
[文件名
].yaml
使用导出的yaml创建环境
conda env create
-f
[文件名
].yaml
重命名环境
conda create
-n
[新环境名
] --clone
[旧环境名
]
查看添加的镜像
conda config
--show
添加镜像
conda config
--add channels https:
//mirrors
.tuna
.tsinghua
.edu
.cn
/anaconda
/pkgs
/main
conda config
--add channels https:
//mirrors
.tuna
.tsinghua
.edu
.cn
/anaconda
/pkgs
/free
conda config
--add channels https:
//mirrors
.tuna
.tsinghua
.edu
.cn
/anaconda
/pkgs
/r
conda config
--add channels https:
//mirrors
.tuna
.tsinghua
.edu
.cn
/anaconda
/cloud
/pytorch
/
conda config
--add channels https:
//mirrors
.tuna
.tsinghua
.edu
.cn
/anaconda
/cloud
/msys2
conda config
--add channels https:
//mirrors
.tuna
.tsinghua
.edu
.cn
/anaconda
/cloud
/conda
-forge
conda config
--set show_channel_urls yes
删除镜像
conda config
--remove channels
[镜像地址
]
在anaconda创建的虚拟环境中使用有效镜像下载包
在创建anaconda的虚拟环境时，需要使用以上说明的国内镜像才能提高速度，但是这些镜像的配置同时也会对开发过程中额外需要的package生效。经过验证之后发现，这并不能很有效的下载包，以安装MindSpore为例，需要进入到虚拟环境中的pip路径，使用下面命令进行安装。
(mindspore_env
) sword@ubuntu:~
/anaconda3
/envs
/mindspore_env
/bin$
./pip install https:
//ms
-release
.obs
.cn
-north
-4
.myhuaweicloud
.com
/0
.7
.0
-beta
/MindSpore
/cpu
/ubuntu_x86
/mindspore
-0
.7
.0
-cp37
-cp37m
-linux_x86_64
.whl
-i https:
//mirrors
.aliyun
.com
/pypi
/simple
/
