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常用的 Conda 命令

总结常用的 Conda 命令，方便查找与使用。

显示现有的环境

Bash
conda env list

新建环境

Bash
conda create -n 环境名 python=3.8

激活环境

Bash
conda activate 环境名

在虚拟环境中安装指定版本的包

Bash
conda install tensorflow==1.12.0

如果不需要指定版本，可以省略版本号

Bash
conda install tensorflow

安装包时指定来源

Bash
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

其中，conda config --set show_channel_urls yes的意思是从 channel 中安装包时显示 channel 的 URL，这样就可以知道包的安装来源了。

删除来源

Bash
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

回滚到历史版本

查看历史记录

首先，您需要查看已安装的包的历史记录。这可以通过运行以下命令完成：

Bash
conda list --revisions

这将显示一个列表，其中包含所有以前的修订版本，以及每个修订版本中安装或删除的包。

选择要恢复的版本

一旦您知道了要恢复的版本，就可以通过运行以下命令来恢复它：

Bash
conda install --revision REVNUM

其中，REVNUM是您希望恢复到的修订版本的编号。例如，如果您要恢复到第 5 次修订，那么您应该运行：

Bash
conda install --revision 5

这将会把所有的库都恢复到第 5 次修订时的状态。

注意事项

虽然这个功能非常有用，但是也有一些注意事项。首先，当您回滚时，所有在该修订版本之后安装的包都将被删除。这意味着，如果您在第5次修订之后安装了新的库，那么在回滚到第5次修订版本后，这些库将不再存在。因此，在回滚之前，最好先备份您的环境。

其次，这个命令只能回滚到之前的版本，不能回滚到未来的版本。这意味着，如果您已经回滚到了第5次修订，那么您不能再回滚到第6次修订。如果您想要恢复到第6次修订，那么您需要重新安装所有在第6次修订版本中添加的库。

查看 conda config

Bash
conda config --show

删除环境

Bash
conda remove -n 环境名 --all

重命名环境

conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过 clone 完成的，分两步：

  1. 先 clone 一份 new name 的环境
  2. 删除 old name 的环境

例如，将old_env重命名成new_env。需要先将old_env克隆一份到new_env。

Bash
conda create -n new_env --clone old_env

再删除原环境

Bash
conda remove -n old_env --all

迁移环境

详见这篇帖子。

Conda Prompt 在开始菜单无法显示

Bash
conda install console_shortcut

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_41013322/article/details/103010748

JupyterLab 无法检测到 Conda 环境

先在终端中 conda activate base，再输入：

Bash
ipython kernel install --user --name base

参考：https://blog.csdn.net/dc0723/article/details/123718616

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