查看鏡像
conda config --show channels
洗掉鏡像
conda config --remove channels 源名稱或鏈接
恢復默認鏡像
conda config --remove-key channels

添加鏡像

清華鏡像更新了

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

1. conda config --set show_channel_urls yes

查看虛擬環境
conda info --envs
創建環境
conda create -n name

conda create -p /opt/environment/.conda/envs/env_name python=2.7

進入環境
conda activate 環境名稱
退出
conda deactivate

conda 常用命令

1. conda --version #查看conda版本，驗證是否安裝
2. conda update conda #更新至最新版本，也會更新其它相關包
3. conda update --all #更新所有包
4. conda update package_name #更新指定的包
5. conda create -n env_name package_name #創建名為env_name的新環境，并在該環境下安裝名為package_name 的包，可以指定新環境的版本號，例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，創建了python2環境，python版本為2.7，同時還安裝了numpy pandas包
6. source activate env_name #切換至env_name環境 新版直接activate env_name 或者cond activate env_name
7. source deactivate #退出環境 deactivate conda deactivate
8. conda info -e #顯示所有已經創建的環境
9. conda create --name new_env_name --clone old_env_name #復制old_env_name為new_env_name
10. conda remove --name env_name –all #洗掉環境
11. conda list #查看所有已經安裝的包
12. conda install package_name #在當前環境中安裝包
13. conda install --name env_name package_name #在指定環境中安裝包
14. conda remove -- name env_name package #洗掉指定環境中的包
15. conda remove package #洗掉當前環境中的包
16. conda create -n tensorflow_env tensorflow
    conda activate tensorflow_env #conda 安裝tensorflow的CPU版本
17. conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
    conda activate tensorflow_gpuenv #conda安裝tensorflow的GPU版本
18. conda env remove -n env_name #采用第10條的方法洗掉環境失敗時，可采用這種方法

Anaconda 報錯Multiple Errors Encountered和添加國內鏡像以及換源和恢復默認源

已有 4665 次閱讀 2020-9-14 08:55 |個人分類:Anaconda|系統分類:科研筆記
（一）情景一
在安裝完成 Anaconda 后，創建虛擬環境接連遇到報錯 Multiple Errors Encountered 和 Anaconda An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.HTTP errors are often intermittent
報錯原因：是 Anaconda 默認從國外鏡像源下載，而從國外下載速度極慢，導致報錯，
解決辦法：為 Anaconda 配置國內鏡像源， 2019年4 月，由于Anaconda 的授權問題，中科大和清華大學開源軟體鏡像站先后宣布停止 Anaconda 鏡像服務，但在隨后的6月份，清華大學經與 Anaconda, Inc. 溝通，獲得了鏡像的授權，因此我們又能使用清華大學的鏡像了！

   如果給 Anaconda 配置了環境變數，可以直接在 cmd 視窗中執行；如果沒有配置環境變數，則在 Anaconda Prompt 中執行！
   筆者這里沒有配置環境變數，在Anaconda Prompt 中執行如下命令，為 Anaconda 配置清華大學鏡像源：

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

清華大學鏡像
（二）情景2
問題：在anaconda中給指定的Python環境安裝包時，報錯Multiple Errors Encountered的解決方法：
解決辦法：
洗掉快取的包：conda clean --packages --tarballs
（三）情景3
anaconda 是Python的依賴庫管理工具，有時候在Linux上pip 或者apt安裝不上，所以也可以通過conda懶人安裝方法，
conda還可以創建虛擬環境，可以在conda里面同時創建好幾個不同的python版本，想用哪個用哪個，比直接在Linux上切換不同的python版本的話，更加方便靈活，這句話只是對python的簡單應用可以，通過anaconda創建虛擬環境，在虛擬環境里面安裝python不同版本，但是，如果在虛擬環境里面還要裝很多其他依賴庫的話，不建議在anaconda的虛擬環境里面做，因為發現虛擬環境很不靠譜，本人親身試驗了2個服務器，一個是報numpy找不到，可是明明裝了呀，另一個服務器報lmdb找不到，也是明明裝好了，就是無法import ，conda list或者pip list明明就看得到，就是沒法用，所以結論是不要指望用anaconda的虛擬環境來做，記得去年在我機箱 里也有過類似問題，當時是希望在里面裝一個其他版本的tf，也是連tf都用不了，所以anaconda用來協助管理python依賴庫就好，其他不要指望太多了，虛擬環境發現還是docker好，
安裝OpenCV：
在Anaconda Prompt視窗輸入下列命令

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv

可能安裝程序報錯PermissionError：
有一些檔案被anaconda(或其他一些行程)鎖定，opencv可能需要讀寫這個檔案，因此，所做的就是關閉anaconda相關的每個行程，關閉正在打開的spyder，然后重新執行如下命令：

conda update --all
conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv

（四）換源和恢復默認源
恢復默認源：

conda config --remove-key channels

換源：
(清華源)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --set show_channel_urls yes

(中科大源)

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config --set show_channel_urls yes

清華鏡像

標籤：Python

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