[Anaconda] Conda 명령어, 기본 개념 모음
1. Conda 명령어
$ conda info --envs : 현재 생성된 가상환경 조회
$ conda create --name [env name] : 가상환경 생성
$ conda create --name [env name] python=3.7 : 특정 python version을 설치하여 가상환경 생성
$ conda create --name [env name] --clone [origin env name] : 기존 가상환경을 복사하여 새롭게 가상환경 생성
$ conda remove --name [env name] --all : 가상환경 삭제
$ conda activate [env name] : 가상환경 실행
$ conda deactivate : 가상환경 종료
$ conda install [package name] : package 설치
$ conda install -c [channel name] [package name] : 특정 channel에서 제공하는 package 설치
$ conda list : 현재 activate되어있는 가상환경에 설치된 package 확인
$ conda list -n [env name] : 특정 가상환경에 설치된 package 확인
$ conda kernelspec list : 커널 목록 보기
$ conda env export > [file name].yaml : 가상환경 export하기
$ conda env create -f [file name].yaml : export한 file과 동일한 환경의 가상환경 생성하기
2. Anaconda 기본 개념
Environment (가상환경) : 다수의 개발환경을 효율적으로 구성하기 위한 가상의 개발환경으로, 각기 다른 개발 환경을 요구하는 여러개의 프로그램을 하나의 os위에서 실행할 수 있도록 해준다.
Channel (채널) : 아나콘다에서 채널이란 설치할 package를 찾아보는 공간이다. (경로[path]라고 생각해도 무방)
대표적으로 conda-forge가 channel에 속한다.
Package (패키지) : 기본적인 함수 혹은 API 등을 가지고 특정한 분야 혹은 상황에 맞는 함수들을 만들어 하나로 묶어 놓은 것.
3. 기본 패키지 설치
- Numpy 설치
conda install numpy
- Pytorch 설치
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
* pytorch는 cudatoolkit과 버전이 호환되도록 설치! (버전참고: https://pytorch.org/get-started/locally/)
- torchsummary 설치
pip install torchsummary
- Tensorboard 설치
conda install -c conda-forge tensorboard
- sklearn (scikit-learn) 설치
conda install scikit-learn
- h5py 설치
conda install h5py
- Scipy 설치
conda install scipy
- Skimage 설치
conda install scikit-image
- Open-cv 설치
conda install -c conda-forge opencv
- colorlog 설치
conda install -c conda-forge colorlog
- colored_traceback 설치
conda install -c conda-forge colored-traceback
- matplotlib 설치
conda install matplotlib
- tqdm 설치
conda install tqdm
- pydicom 설치
conda install -c conda-forge pydicom
- Nibabel 설치
conda install -c conda-forge nibabel
- Git 설치
conda install git