search
LoginSignup
145

More than 3 years have passed since last update.

posted at

updated at

anaconda のコマンドリストメモ

このメモの目的

anaconda を操作しようとするたびにコマンドの検索をしていたので、コマンドリスト的に自分が使うものを羅列します。プロキシ環境下での設定、などのメモも追記しました。
この記事では Windows 7/10 64 bit にインストールした anaconda を使っています。
一つだけ記憶しておくとしたら、conda info -e で環境のリストを見られる、ということ。
あとは activate で所望の仮想環境に入って作業します。必要に応じて update --help install --help などを参照しながら、環境のメンテナンスができるはず。

conda の仮想環境は何がうれしいのか

仮想環境ごとに異なるバージョンの python (例えば、2.7 と 3.5 と 3.6)を切り替えて使えるので特定のパッケージを使うためには、Python のバージョンを変えなければいけないときに、管理が簡単になります。
また、インストールの手間が短いので、一つの環境にパッケージを沢山詰め込むことなく、クリーンな環境に必要なパッケージだけをインストールした、クリーンな環境で使えます。
実体としては、C:\Users\[ユーザ名]\Anaconda3\envs の下にそれぞれのファイル一式がインストールされ、どの環境を利用するかをコマンドラインの activate コマンドで選びます。

コマンドリスト

conda -h
 ヘルプ
conda info -e
 環境のリストを見る
activate [環境の名前]
 仮想環境に切り替える
deactivate
 仮想環境を終了する
conda update --all
 今作業している仮想環境のパッケージ更新
conda update ipython spyder notebook numpy matplotlib pandas scikit-image
 今作業している仮想環境で、指定したパッケージを更新
conda create -n py27 python=2.7 anaconda
 anaconda を指定するとデフォルト全部のインストールになる
conda create -n scipy36 python=3.6 scipy matplotlib scikit-learn spyder pandas ipython
 Python 3.6 を指定し、列挙したパッケージをインストールした仮想環境を作る。依存関係はお任せで良い。例えばここでは numpy を省略しているけれど、依存関係があって必要なので導入される
conda list
 現在の仮想環境のパッケージ全リスト
conda list -n myenv
 仮想環境 'myenv' にインストールされているパッケージの全リスト
conda list --export > package-list.txt
 環境再現のためのリストを出力
conda create -n myenv --file package-list.txt
 出力したファイルに基づいて同じ内容でインストール

anaconda のインストール

Windows 用の miniconda python 3.6 をインストールし、パッケージは仮想環境下で構築します。

  • (base) の環境は使わないで、明示的に選んだ仮想環境下で作業する。
  • ライブラリーの導入テストは、新しい仮想環境で行う。

Windows パスワード付きプロキシ環境下で使う

プロキシ通過に必要な環境変数を設定してから、conda コマンドを使うことで、ネットワークインストールが可能になります。

E:\Calc>set HTTP_PROXY=http://[userID]:[passwd]@proxy.of.your.domain:8000
E:\Calc>set HTTPS_PROXY=https://[userID]:[passwd]@proxy.of.your.domain:8000

Windows プロキシ環境で pip を使う設定

Windows 7/10 でパスワードつき proxy 環境下で、コンパイルの必要な pip インストールを行うための手順

  • c++ コンパイラとして、Visual C++ 2015 Build Tools を使うことを想定します。
  • vc のバージョンと python のバージョンとの対応関係があるとのことなので、ここでは python 3.5 の仮想環境を作って試しました。
  • pip で proxy を越えるためには、環境変数をセットします。(conda と共通)
  • anaconda で 仮想環境を選んだ上で、Visual C++ 2015 Build Tools の vcvarsall.bat を実行して、コンパイラの環境変数を設定します。ここでは 64ビット windows を設定します。(何もしなくても cl コマンドが通るなら、これは不要かもしれません)
E:> cd E:\Calc\pycudaTest 
E:Calc\pycudaTest>activate cuda35
(cuda35) E:\Calc\pycudaTest>set HTTP_PROXY=http://[userID]:[passwd]@proxy.of.your.domain:8000
(cuda35) E:\Calc\pycudaTest>set HTTPS_PROXY=https://[userID]:[passwd]@proxy.of.your.domain:8000
(cuda35) E:\Calc\pycudaTest> pushd "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC"
(cuda35) C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC>vcvarsall.bat amd64 
(cuda35) C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC>popd
(cuda35) E:\Calc\pycudaTest>cl
Microsoft (R) C/C++ Optimizing Compiler Version 19.00.24210 for x64
Copyright (C) Microsoft Corporation.  All rights reserved.

usage: cl [ option... ] filename... [ /link linkoption... ]
(cuda35) E:\Calc\pycudaTest>pip install pycuda

  • (vcvarsall.bat x86 とすると 32ビットx86のコンパイラ となります)
  • NVIDIA の説明に従って、ドライバ、cuCNN をインストールしたあと、このコンパイラ環境で cupy のインストールまで行けました。
  • 別の方法として、レジストリを読み取って vcvarsall.bat amd64 を実行させるバッチファイル を提案している記事もあります。

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
What you can do with signing up
145