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conda 常用命令, Non-zero exit code,You will need to adjust your conda configuration

时间:2023-01-07 14:37:21浏览次数:37  
标签:Non code name -- conda env anaconda your



 报错:You will need to adjust your conda configuration to proceed.
Use ​​​conda config --show channels​​​ to view your configuration's current state,
and use ​​​conda config --show-sources​​ to view config file locations.

报错: Non-zero exit code

报错:CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url

等等,都是错,并且网上的回答很混乱,说清华镜像不能用个很多,自己搞不好就说镜像不行,真是的误导人。

清华镜像地址:​​anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror​​;你进去看看,玩意地址更新了,你换上就是了。

先说几个conda命令:

升级

conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator


卸载

计算机控制面板->程序与应用->卸载        //windows
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 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 config --show channels

conda config --show-sources

anaconda安装最新的TensorFlow版本


  1. 打开anaconda-prompt
  2. 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)
    ​​​anaconda search -t conda tensorflow​
  3. 找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后(可以在终端搜索anaconda,定位到那一行),然后查看指定包
    ​​​anaconda show <USER/PACKAGE>​
  4. 查看tensorflow版本信息
    ​​​anaconda show anaconda/tensorflow​
  5. 第4步会提供一个下载地址,使用下面命令就可安装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 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conda保存下来的tar包。

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t //tar打包


创建环境

conda create --name your_env_name
1
输入y确认创建。

创建制定python版本的环境

conda create --name your_env_name python=2.7
conda create --name your_env_name python=3
conda create --name your_env_name python=3.5
1
2
3
创建包含某些包的环境

conda create --name your_env_name numpy scipy
1
创建指定python版本下包含某些包的环境

conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy
1
列举当前所有环境

conda info --envs
conda env list
1
2
进入某个环境

activate your_env_name
1
退出当前环境

deactivate 
1
复制某个环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name 
1
删除某个环境

conda remove --name your_env_name --all
但是安装用到的是:

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


只需要这两个网址:其他的全部移除:

移除镜像网址:conda config –remove channels ‘​​Index of /anaconda/pkgs/free/ | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirror​​’ 

查询镜像地址:conda config --show-sources

安装使用:pip install tensorflow;


标签:Non,code,name,--,conda,env,anaconda,your
From: https://blog.51cto.com/u_12480926/5995494

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