condaを使ったAnacondaの管理Tipsまとめ

<スパン 1. Pythonのバージョン変更

Anacondaを使う過程で、anaconda3をダウンロードしてインストールすると、現在のデフォルトではPython3.6だが、TensorFlowなどの多くのアプリケーションはPython3.5の方が対応しているので、Pythonバージョンを変更しなければならず、代わりにconda updateコマンドではなく、conda installコマンドを使用するという状況によく遭遇する。

<スパン (2017.5.2）注：このメソッドは現在、小さなバグでテストされている、3.5.3にダウンPythonのバージョンの後、Spyder IPythonコントロールウィンドウを起動すると、エラーを報告して起動できません、応答を確認した後Spyder3.1.4にありますが、現在condaパッケージソースで3.1.4にサポートしていない、とそれは強くパイプとcondaを混合することが推奨されますが、うまくいけばcondaがバグを修正するには、すぐにサポートしていることです。

# Python 3.6 to 3.5
conda install python=3.5.3

<スパン 2. Condaの環境管理

# Create an environment named python34, specifying Python version 3.4 (never mind 3.4.x, conda will automatically find the latest version in 3.4.x for us)
conda create --name python34 python=3.4

# Once installed, use activate to activate an environment
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# After activating, you will see that the terminal input has the word python34 in it. In fact, what the system is doing is removing the default 2.7 environment from the PATH and adding the commands corresponding to 3.4 to the PATH

# At this point, type
python --version
# You get `Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`, which means that the system has switched to 3.4

# If you want to return to the default python 2.7 environment, run
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

# Remove an existing environment
conda remove --name python34 --all

ユーザーによってインストールされた異なる python 環境は、 ~/anaconda/envs ディレクトリに配置されます。コマンドで conda info -e を実行するとインストールされている環境を見ることができ、現在有効になっている環境はアスタリスクや括弧で表示されます。

<スパン 3.コンドーム清掃間伐

anacondaは比較的独立した生態のようなもので、インストールされたすべてのパッケージは客観的にanacondaのインストールディレクトリに存在し、客観的に私たちのハードディスクスペースを占有しています、より多くのパッケージを使用すると、より多くの依存パッケージが何度もインストールされ、Pythonの各バージョンがパッケージの独自のセットに対応し、例えば、Python 3.3. 5 と 3.6 例えば、Python 3.5 と 3.6 はそれぞれのパッケージセットに対応し、anaconda フォルダの容量はどんどん大きくなるので 7.8G になっています。 conda cleanで簡単に直ります! ステップ1: conda clean -pで無駄なパッケージの血を抜く。このコマンドは、パッケージキャッシュの中で、どのパッケージが他の場所でハード依存でないかをチェックし、それらを削除します。ステップ2: conda clean -t で、conda から tarball パッケージを保存することができます。以上の2つのステップを経て、私のanacondaはその後4.3Gとなり、ほぼ半分にスリム化されました。注意点としては、conda cleanコマンドはanaconda以下の全てのパッケージを検索し、もちろん他のPython環境で構築したパッケージも検索するので、他の環境に入り込んで操作を繰り返す必要がなく、やはり効率的です。