anaconda 명령어

아래는 딥러닝 비전 오픈소스 프로젝트중 하나인 open-mmlab을 사용하기 위한 개발 라이브러리들을 conda를 이용해

가상환경 생성

conda create -n ${YOUR_ENV_NAME} ${PACKAGE_LIST}

# example
conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch=1.10 cudatoolkit=11.3 torchvision -c pytorch -y

1.1.사용가능한 위치 인자

named argument

–clone
Path to (or name of) existing local environment.

Target Environment Specification

-n, –name
Name of environment.

-p, –prefix
Full path to environment location (i.e. prefix).

Channel Customization

-c, –channel
Additional channel to search for packages. These are URLs searched in the order.
:conda는 패키지 설치할 때, 채널을 기본적으로 https://conda.anaconda.org/.를 사용하지만, -c를 사용하면 다른 채널을 사용할 수도 있다.

Solver Mode Modifiers

–strict-channel-priority
Packages in lower priority channels are not considered if a package with the same name appears in a higher priority channel.

–no-channel-priority
Package version takes precedence over channel priority. Overrides the value given by conda config –show channel_priority.

Output

-d, –dry-run
Only display what would have been done.

-q, –quiet
Do not display progress bar.

-y, –yes Do not ask for confirmation.

가상환경 활성화/비활성화

$ conda activate ${env}
$ conda deactivate

가상환경 목록 확인

$ conda env list

가상환경 추출

$ conda env export --name ${YOUR_ENV_NAME} > environment.yml

가상환경 삭제

$ conda remove -n ${YOUR_ENV_NAME} --all

가상환경 복사

conda create -n new_envir --clone old_envir

라이브러리 리스트 확인

// 전체 라이브러리
$ conda list
// 특정 라이브러리 확인
$ conda list | grep python

설치가능한 라이브러리 채널에서 검색

$ conda search cudatoolkit

라이브러리 설치

// 일반적인 설치 방법
$ conda install cudatoolkit
// 특정 버전을 설치 
$ conda install cudatoolkit=11.0
// -c 옵션을 줘서 conda-forge 라는 채널에서 설치, cudatoolkit은 conda 기본 채널에서는 없어 conda-forge 채널에서 찾아야 한다.
$ conda install cudatoolkit=11.2 -c conda-forge

requirements.txt 추출

conda list -e > requirements.txt

@참고

• https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands/create.html : 공식문서