Windows Powershell 自动激活conda

2023-08-09 16:13:24 浏览数 (2)

windows 上安装了conda 之后,不像linux 和 Mac,这个逼要手动激活,每次我打开terminal , 都要执行一次,操 。

所以我看它激活的流程之后。 魔改一下, 每当我打开 terminal , 他它自动激活虚拟环境。

Window PowerShell 自动激活conda环境

打开 Terminal的配置文件

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$ code $profile  

在打开的 Microsoft.PowerShell_profile.ps1 的加入以下内容:

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$Env:CONDA_EXE = "d:/anaconda3Scriptsconda.exe"
$Env:_CE_M = ""
$Env:_CE_CONDA = ""
$Env:_CONDA_ROOT = "d:/anaconda3"
$Env:_CONDA_EXE = "d:/anaconda3Scriptsconda.exe"
$CondaModuleArgs = @{ChangePs1 = $True}
Import-Module "$Env:_CONDA_ROOTshellcondabinConda.psm1" -ArgumentList $CondaModuleArgs

Remove-Variable CondaModuleArgs
set-ExecutionPolicy ByPass
conda activate 'd:anaconda3' #激活默认的base环境
#conda activate ai #激活名为ai的环境

保存之后,这样在下次打开 terminal 就会自动激活 虚拟环境

conda 一些常用命令

查看环境中安装了哪些包,默认是base环境

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conda list

查看当前存在哪些虚拟环境

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conda env list 
conda info -e

检查更新当前conda

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conda update conda

Python创建虚拟环境

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conda create -n [env_name] python=x.x
# 或者克隆
conda create -n your_name --clone env_name

anaconda命令创建python版本为x.x,名字为env_name的虚拟环境。env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到

激活或者切换虚拟环境

打开命令行,输入python --version检查当前 python 版本。

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# Linux:  
source activate [env_name]
conda activate [env_name]
# Windows: 
conda activate [env_name]

对虚拟环境中安装额外的包

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conda install -n env_name [package]  # 未激活环境
conda install [package]  # 如果已经激活环境

关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)

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source deactivate  
conda deactivate 

删除虚拟环境

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conda remove -n env_name --all

删除环境中的某个包

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conda remove --name $env_name  $package_name 

设置国内镜像

http://Anaconda.org的服务器在国外,安装多个packages时,conda下载的速度经常很慢。清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,将其加入conda的配置即可:

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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

恢复默认镜像

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conda config --remove-key channels

安装某些包

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conda install -c anaconda scikit-learn    # 安装sklearn
pip install -i pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.14 

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