Conda和pip通常被认为几乎完全相同。虽然这两个工具的某些功能重叠，但它们设计用于不同的目的。 Pip是Python Packaging Authority推荐的用于从Python Package Index安装包的工具。 Pip安装打包为wheels或源代码分发的Pyth…

前面的文章讲了docker中配置pytorch（GPU）的步骤，为了方便在容器中管理第三方库的环境，可以借助conda实现。 conda 常用命令

本文详细介绍的是如何通过命令在Anaconda Prompt中使用conda，并从conda的基本命令、conda对包的管理、conda对环境的管理三个方面作介绍。

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 @[toc] 在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch 结论 使用co

此处仅列出部分常用命令，更多细节请访问 conda docs 自行查看 1. 创建环境 1.1 创建环境 1.2 从 environments.yml 创建环境 1.3 创建环境并指定位置 2. 进入

小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。 conda 环境相关命令 创建环境 删除环境 查看环境 或 激活环境 或 退出环境 或 conda 包相关命令 查看当前环境下conda管理

Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间

基础命令 创建、激活和删除环境 创建环境 指定 Python 版本： 激活环境 退出环境 删除环境 列出所有环境 包管理 安装包 指定版本： 更新包 删除包 列出已安装的包 环境管理 导出环境 从文件

1.Conda优势 Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，主要用于在不同的计算环境中安装和管理软件包和其依赖项。它最初是为Python而设计的，但现在也可以用于管理其他语言的软件包。 C