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一、conda 本地环境常用操作
#获取版本号
conda --version 或 conda -V
 
#检查更新当前conda
conda update conda
 
#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 或 conda info -e
 
#查看--安装--更新--删除包
conda list：
conda search package_name# 查询包
conda install package_name
conda install package_name=1.5.0
conda update package_name
conda remove package_name

二、conda创建虚拟环境
#创建名为your_env的环境
conda create --name your_env
#创建制定python版本的环境
conda create --name your_env python=2.7
conda create --name your_env python=3.9
#创建包含某些包（如numpy，scipy）的环境
conda create --name your_env numpy scipy
#创建指定python版本下包含某些包的环境
conda create --name your_env python=3.6 numpy scipy

三、激活虚拟环境
使用如下命令即可激活创建的虚拟环境
#Linux
conda activate your_env
 
#Windows
activate your_env

四、退出虚拟环境
使用如下命令即可退出创建的虚拟环境
#Linux
conda deactivate your_env
 
#Windows
deactivate your_env

五、删除和复制虚拟环境
删除某个环境
conda remove -n your_env --all
或
conda remove --name your_env --all
 
例如:  conda remove --name lxa123 --all  这里 lxa123是环境名字
 
 
复制某个环境
conda create --name new_env --clone old_env

六、在指定环境中管理包
conda list -n your_env
conda install --name myenv package_name 
conda remove --name myenv package_name

七、在miniconda3安装tensorflow和pytorch
#安装GPU版本的tensorflow，并指定tensorflow的版本号
conda install tensorflow-gpu==1.14   
 
#安装cpu版本的 tensorflow，并指定tensorflow的版本号
conda install tensorflow==1.14
 
# 安装pytorch (GPU版本)
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
 
# 安装 torch (CPU版本)
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch