虛擬環境 conda pip常用功能彙總

示例：pandas 是基於numpy 的一種工具，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。

pip install keras==2.1.0 安裝指定版本

pip install -r requirements.txt

檔案requirement.txt裡面內容的格式和pip freeze的格式完全一樣。因此我們可以將pip freeze的內容輸出至requirements.txt。其他機器可以根據匯出的requirements.txt進行包安裝。

pip freeze | tee requirements.txt # 輸出本地包環境至檔案

pip install -r requirements.txt # 根據檔案進行包安裝

pip install –upgrade keras==2.1.0

pip install -t /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ xlrd

示例：安裝xlrd到位置/usr/local/lib/python2.7/site-packages/，常用於解決多版本python安裝package沒有安裝到預期位置的問題。

用pip安裝依賴包時預設訪問但是經常出現不穩定以及訪問速度非常慢的情況，這裡推薦清華大學的pip源，它是官網pypi的映象，每隔5分鐘同步一次，位址為臨時修改pip源時使用-i引數，這裡以安裝scrapy為例：

# 演唱pip預設時間

pip --

default

-timeout=

100 install package如有報錯再加上–trusted-host，完整如下：

(虛擬環境名稱)

--all

pip install 《目錄》 /《檔名》或 pip install –use-wheel –no-index –find-links=wheelhouse/ 《包名》《包名》前有空格可簡寫為 pip install –no-index -f= 《目錄》

/《包名》

pip --version

pip install -u pip

pip show package

得到結果：

sel, service-identity, lxml

pip install -u 《包名》

pip install/uninstall + 包名

win10下開啟cmd，或者在linux終端上執行以下**：

conda create --name tf1 python=
3.6  
# 「tf1」是你建立的conda虛擬環境的名字，python=
3.6是再這個虛擬環境裡安裝python3.
6conda activate tf1
# 進入名為「tf1」的虛擬環境
# 查詢可用的tensorflow版本號
conda search  --full --name tensorflow
conda create --name torch1.
2 python=
3.6 
conda activate torch1.
2conda install pytorch==
1.2.0 torchvision==
0.4.0 cudatoolkit=
10.0
conda deactivate                    # 退出當前的conda虛擬環境
conda env remove --name [env-name]  # 刪除名為[env-name]的conda虛擬環境
conda env list                      # 列出所有conda虛擬環境
conda install [package-name]        # 安裝名為[package-name]的包
conda install [package-name]
=x.x    # 安裝名為[package-name]的包並指定版本x.x
conda update [package-name]         # 更新名為[package-name]的包
conda remove [package-name]         # 刪除名為[package-name]的包
conda list                          # 列出當前環境下已安裝的所有包
conda search [package-name]         # 列出名為[package-name]的包在conda源中的所有可用版本

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conda顯示虛擬環境 Conda 虛擬環境配置

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虛擬環境常用命令

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