conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  删除

conda config --show channels
conda install opencv

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


conda install <包名> 安装指定包
conda remove <包名> 移除指定包
conda update <包名> 更新指定包
conda --help 帮助
conda info --base查看基环境的路径

conda info -e列出当前所有conda的环境


conda create [-n env_name | -p path] [--clone env_name] [-c channel_address]
             [packages]
创建conda环境

conda activate my_env
激活环境

conda deactivate
退出环境


在上面的例子中，我们创建的 my_env 环境的地址为：G:\anaconda3\envs\my_env。事实上，如果不指定地址，则所有的环境都会创建在 ...\anaconda3\envs\ 下。

若要根据地址来创建，只需执行
conda create -p G:\anaconda3\envs\my_env
根据地址进行创建



conda create -n new_env --clone original_env
–clone：--clone 主要用来克隆（复制）现有的环境。

我们可以根据现有环境的名称来进行克隆，假设现有环境的名称为 original_env，新的环境的名称为 new_env，则只需执行





-c, --channel：首先来介绍一下什么是 conda 频道。

conda 频道是存储 包 的位置，安装 包 时 conda 会搜索现有的频道集合，并选取其中一个频道来安装 包。

conda 的默认频道是 https://repo.anaconda.com/pkgs/，但该频道需要付费，我们一般使用 conda-forge 这个频道来进行安装，它是免费的。

有关频道的设置这里从略，后续的章节会陆续提及。


packages：我们新创建的环境如果不安装必要的包是无法使用的，需要安装的包用空格隔开，即
conda create -n my_env python numpy flask
指定版本安装
conda create -n my_env python=3.9.7 numpy flask



conda install 可以用来在 conda 环境中安装相应的包，具体格式如下
conda install [-n env_name | -p path] [-c channel_address] [packages]



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
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --show-sources 查看所有源
conda install 包
conda config --remove-key channels 删除全部源
 
移除指定源：
conda config --remove channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
 
查看anaconda下有多少环境：
 conda info --envs



# 以管理员身份启动 Anaconda Prompt 后，

conda update conda         # 升级 conda（升级 Anaconda 前必需）
conda update anaconda      # 升级 anaconda
conda update spyder        # 升级 spyder
conda update --all         # 更新所有包，包括 Anaconda 和 conda
conda install <package>    # 安装包
conda update <package>     # 更新包
conda update -h            # 其他尝试

容易遇到的问题

How we can resolve “Solvingenvironment:failedwithinitialfrozensolve.Retrying withflexiblesolve.” issue while installing the new conda package

我以前遇到过类似的问题，由于我没有看到您的代码，因此无法准确指定解决方案是什么。我所知道的是，在安装 conda 包时可能会出现以下问题：

您尝试安装的软件包在 conda-forge 通道中不可用。在这种情况下，您可能需要尝试从其他通道安装软件包，或者可能需要在 conda install 命令中指定其他通道。
您尝试安装的软件包与您当前版本的 conda 或已安装的其他软件包不兼容。在这种情况下，您可能需要尝试更新 conda 版本或尝试安装其他版本的包。
您的 conda 配置或您正在使用的 conda 环境有问题。在这种情况下，您可能需要尝试创建新的 conda 环境并在其中安装包，或者您可能需要尝试重新安装 conda 本身。

如果您在尝试上述方法后仍然无法安装软件包，请给我更多有关您的具体情况的详细信息，例如您正在使用的 conda 版本以及您安装的其他软件包。这将帮助我更多地了解您的问题，以便能够提供更具体的建议。

记录分析conda-forge：

经查阅通过conda-forge安装成功，应该是因为使用 conda-forge 通道而不是 Anaconda 维护的 defaults 通道 ,conda-forge 可能比defaults频道更新；conda-forge 就是通过feedstock和smithy，最后生成包的机构。

有时候版本不匹配兼容问题，就是没找到合适的包。

ModuleNotFoundError: No module named ‘yaml‘解决方案

下载pyyaml

pip install pyyaml

安装TensorFlow conda create -n tensorflow python=3.7报错的问题_月牙儿XUE的博客-CSDN博客