因为写论文做实验需要，在linux上安装了Anaconda来管理python环境，有一些命令用的时候总会忘记，所以记录下来。
在命令后边加 -h 或 --help 获得该命令的完整文档
注：在 -- 后边常用的命令选项，可以被略写为一个短线加命令首字母
--name 和 -n 的作用是一样的。可以通过conda -h或conda --help来看大量的缩写
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**********************************关于环境的操作*******************************
创建环境
conda create -n tf python==3.6 （tf是创建的虚拟环境的名字，指定python版本3.6）
激活环境
source activate tf
退出环境
conda deactivate
查看所有环境
conda info -e
删除环境
conda remove -n tf --all
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*********************************关于包的操作***********************************
查看一个包是否可用conda安装
conda search numpy
安装包
conda install numpy
安装指定版本包
conda install numpy==1.14
查看当前环境已安装的包
conda list
查看某个指定环境的已安装包
conda list -n py3
看看它需要哪些依赖包
conda info tensorflow-gpu==2.0.0
包更新
conda update numpy
删除包
conda remove -n tf numpy
使用 --full --name 命令选项来列出完全与numpy匹配的包
conda search --full --name numpy
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**********************************关于源的操作**********************************
能够显示出所有conda的config信息
conda config --show
看源
conda config --show channels
移除源
conda config --remove channels 要移除的源
根据清华官网指示添加源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
修改pip源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
从channel中安装包时显示channel的url，可以知道包的安装来源
安装确认中，不默认yes
conda config --set always_yes false
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******************************关于环境文件的操作******************************
如果想要导出配置好的环境，启动原环境，导出.yml文件
conda env export > environment.yml
将.yml文件复制到新机器的/home下
创建一个新环境，或在base环境中通过命令从该文件创建环境
conda env create -f environment.yml
