conda常用命令:安装，更新，创建，激活，关闭，查看，卸载，删除，清理，重命名，换源，问题_conda remove

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下载
安装
升级
卸载Anaconda软件
conda环境使用基本命令
查看指定包可安装版本信息命令
更新，卸载安装包：
删除虚拟环境
清理（conda瘦身）
复制/重命名/删除env环境
conda自动开启/关闭激活
Conda 安装本地包
解决conda/pip install 下载速度慢
pip和conda批量导出、安装组件(requirements.txt)
常用软件安装
问题

1:failed ERROR conda.core.link:_execute(502):
2.anaconda或conda不是内部命令
3.conda创建环境时报错：NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.
4.conda创建环境时报错：Collecting package metadata (current_repodata.json): failed ProxyError: Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration.

直接去anaconda官网下载安装文件即可，具体网站自行搜索。
官网提供linux版本，windows版本，mac版本。
同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的，仅支持命令行执行)，新手推荐使用Anaconda版，熟悉之后推荐改用miniconda版，占用存储空间小，使用起来感受一样。

linux环境

bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
#yes+回车 
#然后重启terminal
window环境：直接双击安装exe文件，然后根据安装向导进行安装 
升级Anaconda需要先升级conda 
conda update conda          #基本升级
conda update anaconda       #大的升级
conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator   
卸载Anaconda软件
 
由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中，所以直接将该目录删除即可。删除整个Anaconda目录： 
 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows 
 找到C:\ProgramData\Anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe执行卸载 
rm -rf anaconda    //ubuntu
最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 
conda环境使用基本命令
 
conda update -n base conda        #update最新版本的conda
conda update --all                #update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5   #创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx               #开启xxxx环境
conda deactivate                  #关闭环境
conda env list                    #显示所有的虚拟环境
conda info --envs                 #显示所有的虚拟环境
查看指定包可安装版本信息命令
 
查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位） 
conda search -h #查看search使用帮助信息
conda search tensorflow  
查看指定包可安装版本信息命令 
anaconda show <USER/PACKAGE>  
查看指定anaconda/tensorflow版本信息 
conda show tensorflow
输出结果会提供一个下载地址，使用下面命令就可指定安装1.8.0版本tensorflow 
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0 
更新，卸载安装包：
 
conda list         #查看已经安装的文件包
conda list  -n xxx       #指定查看xxx虚拟环境下安装的package
conda update xxx   #更新xxx文件包
conda uninstall xxx   #卸载xxx文件包
删除虚拟环境
 
conda remove -n xxxx --all   //创建xxxx虚拟环境
清理（conda瘦身）
 
conda clean就可以轻松搞定！第一步：通过conda clean -p来删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们。第二步：通过conda clean -t可以将删除conda保存下来的tar包。 
conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache
参考：https://blog.csdn.net/menc15/article/details/71477949 
复制/重命名/删除env环境
 
Conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程。
 切记不要直接mv移动环境的文件夹来重命名, 会导致一系列无法想象的错误的发生! 
//克隆oldname环境为newname环境
conda create --name newname --clone oldname 
//彻底删除旧环境
conda remove --name oldname --all      
 注意：必须在base环境下进行以上操作，否则会出现各种莫名的问题。 
conda自动开启/关闭激活
 
参考：https://www.cnblogs.com/clemente/p/11231539.html 
conda activate   #默认激活base环境
conda activate xxx  #激活xxx环境
conda deactivate #关闭当前环境
conda config --set auto_activate_base false  #关闭自动激活状态
conda config --set auto_activate_base true  #关闭自动激活状态
Conda 安装本地包
 
有时conda或pip源下载速度太慢，install a过程中会中断连接导致压缩包下载不全，
 此时，我们可以用浏览器等工具先下载指定包再用conda或pip进行本地安装 
#pip 安装本地包
pip install   ～/Downloads/a.whl
#conda 安装本地包
conda install --use-local  ~/Downloads/a.tar.bz2
解决conda/pip install 下载速度慢
 
conda数据源管理
 
#显示目前conda的数据源有哪些
conda config --show channels
#添加数据源：例如, 添加清华anaconda镜像：
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/main/
conda config --set show_channel_urls yes
#删除数据源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#本人的 ~/.condarc
auto_activate_base: false
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
pip数据源管理
 
#显示目前pip的数据源有哪些
pip config list
pip config list --[user|global] # 列出用户|全局的设置
pip config get global.index-url # 得到这key对应的value 如：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set key value
#添加数据源：例如, 添加USTC中科大的源：
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
#添加全局使用该数据源
pip config set global.trusted-host https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
pip config unset key
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
pip search flask  #搜素flask安装包
# 升级pip
pip install pip -U
记录一下pip国内源 
阿里云                    http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学         https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
豆瓣(douban)         http://pypi.douban.com/simple/ 
清华大学                https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学  http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip安装包管理
 
pip list #列出当前缓存的包
pip purge #清除缓存
pip remove #删除对应的缓存
pip help #帮助
pip install xxx #安装xxx包
pip install xxx.whl #安装xxx.whl本地包
pip install -r requirements.txt #批量安装
pip uninstall xxx #删除xxx包
pip show xxx #展示指定的已安装的xxx包
pip check xxx #检查xxx包的依赖是否合适
pip和conda批量导出、安装组件(requirements.txt)
 
常用软件安装
 
参考：conda环境下常用软件安装 
1:failed ERROR conda.core.link:_execute(502):
 
conda install 软件时出现如下错误信息：
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: 
failed ERROR conda.core.link:_execute(502):
解决方法：往往时权限不够，需要以管理员方式运行Anaconda prompt进行安装 
2.anaconda或conda不是内部命令
 
解决方法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32446675
 
 添加上图环境变量即可 
jupyter notebook默认工作目录设置
 参考：https://blog.csdn.net/liwei1205/article/details/78818568 
1）在Anaconda Prompt终端中输入下面命令，查看你的notebook配置文件在哪里： 
jupyter notebook --generate-config
#会生成文件C:\Users\用户\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
2）打开jupyter_notebook_config.py文件通过搜索关键词：c.NotebookApp.notebook_dir，修改如下 
c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:\\tf_models'     //修改到自定义文件夹
3）然后重启notebook服务器就可以了 
 **注：**其它方法直接命令到指定目录，Anaconda Prompt终端中输：jupyter notebook 目录地址 
3.conda创建环境时报错：NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.
 
问题出现的主要原因：用户没有对.conda文件夹的读写权限，造成其原因是由于在安装conda时使用了管理员权限。 
sudo chown -R xxx:xxx .conda    #xxx为自己的用户名/组
4.conda创建环境时报错：Collecting package metadata (current_repodata.json): failed ProxyError: Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration.
 
原因：主要是conda install xxx时，使用Ctrl+C强制中断安装xxx软件，然后修改了PC网络连接方式(代理连接改成了直连连接方式) 
env | grep -i "_PROXY"
#可以看到还是原来的代理连接方式
#解决方法：
# 关闭当前终端，重新打开新的终端，然后就解决了问题
                    conda update -n base conda         //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.6   //创建xxxx环境 conda activate xxxx                       //开启xxxx环境 conda deactivate                           //...
				我们来探究window下面，使用conda命令来操作anaconda，安装库。
conda -V 检验是否安装；以及当前的anaconda版本
conda list 查看安装了那些库
conda ev list 查看当前虚拟环境
conda info -e 查看当前虚拟环境
conda update conda 检查当前的conda
conda create python3 创建了python3的虚拟环境
activate python3 进入你的python3的虚拟环境（我的python3安装在\Anaconda 2\envs\python3）
deactivate 退出python3的虚拟
				-c 即 -channel
频道是Navigator和conda查找包的位置，（source）具有相同名称的包可能存在于多个通道上，如果希望从默认通道以外的其他通道安装，则指定要使用哪个通道的一种方法是使用 conda install -c channel_name package_name语法
 # Display information about current conda install
conda info
# Install conda-build in the current 'root' env
conda install -n root conda-build
构建自己的软件包
您可以轻松构建自己的conda软件包，然后将其上传到 ，这是一个托管conda软件包的免费服务，以及其他软件包管理器。 要构建包装，请创建配方。 有关许多示例配方的信息，请参见 ；有关如何构建配方的文档，请参见 。
 要上传到anaconda.org，请创建一个帐户。 然后，安装anaconda-client并登录
$ conda install anaconda-client
$ anaconda login
 然后，在您制作食谱之后
$ conda build <
C:\Users\Administrator>conda activate
CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
If your shell is Bash or a Bourne variant, enable conda for the.
				$ conda update -n base conda
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 4.8.1
  latest version: 4.8.2
Please update conda by running
    $ conda update -n base conda
 然而，按照提示后更新完，就出现了一堆如下所示：
The environment is inconsistent, please check the package
是conda-forge文档源代码的所在地。
为与conda-forge相关的问题以及不是特定于单个原料的提供了。
如果您有任何疑问或需要帮助，请查看我们的文档以获取。
该文档基于GitHub Actions构建，并运行.ci_scripts/update_docs脚本。要在本地构建文档，您应该执行以下操作：
 conda env create -f ./.ci_scripts/environment.yml
 conda activate conda-forge-docs
 cd src
 make html
我们一直在不断完善文档，非常感谢您的反馈和贡献。如果您想提供帮助，请注意docs文件夹中的html文档是根据src文件夹中的源文件自动生成的。因此，请始终在src而不是在docs编辑文件。
 conda-forge开发人员会议
我们的文档包含一个
				Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题，那么conda就是一方良药。可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题。
Anaconda安装
可以从官网下载，不过服务器在国外，所以很慢。推荐使用国内镜像网站：清华大学开源镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，下载后一直next下去安装完成即可，安装位置可以自定义。可以自己勾选add to path添加系统环境变量,或者自己安装完成后
				对于安装 Miniconda 后出现 "conda: 未找到命令" 的问题，可能是由于环境变量配置不正确导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题：
1. 检查环境变量是否正确配置：打开命令提示符或终端窗口，输入 `echo %PATH%` (Windows) 或 `echo $PATH` (Linux/Mac)，检查输出中是否包含 Miniconda 的安装路径。例如，在 Windows 上，默认安装路径是 `C:\Users\YourUsername\Miniconda3\Scripts` 和 `C:\Users\YourUsername\Miniconda3\Library\bin`。如果没有找到这些路径，请进行下一步。
2. 手动添加环境变量：如果在第一步中没有找到 Miniconda 的安装路径，你可以手动将其添加到环境变量中。打开系统的环境变量设置，在 "系统变量" 部分找到名为 "Path" 的变量，点击编辑，在变量值的末尾添加 Miniconda 的安装路径，并用分号与其他路径分隔。保存设置后，重新启动命令提示符或终端窗口，再次尝试使用 conda 命令。
3. 检查 Miniconda 安装是否成功：确认 Miniconda 已成功安装并完整。可以通过检查安装目录中是否存在 `conda.bat` 或 `conda` 等执行文件来验证。如果存在，尝试在命令提示符或终端窗口中直接输入完整的路径，例如 `C:\Users\YourUsername\Miniconda3\Scripts\conda` (Windows) 或 `/Users/YourUsername/miniconda3/bin/conda` (Linux/Mac)。
如果以上步骤仍然无法解决问题，可以尝试重新安装 Miniconda，并确保在安装过程中选择正确的选项。希望这些步骤可以帮助到你！