아나콘다(Anaconda)를 사용하여 가상환경 만들기

딥러닝 프로젝트마다 셋팅해야할 환경들이 다른데, 모든 환경을 한 곳에 다 설치해도 되겠지만, 그럴 경우 Dependency나 Versoin에 의한 Error가 발생하는 경우가 대부분이다.

아나콘다는 가상환경을 만들어 각 프로젝트마다 독립된 환경 셋팅을 가능하게 도와준다.

사용방법은 아래와 같다.

 Conda Version 관리 명령어 

명령어	설명
conda --version	아나콘다 버전 확인
conda update -n base conda	아나콘다 최신 버전으로 업데이트
conda update --all	아나콘다 패키지도 함께 최신 버전으로 업데이트

 

 Conda 가상환경 관리 명령어 

명령어	설명
conda info --envs	현재 아나콘다에 존재하는 환경 목록 조회 (base: 아나콘다 기본 환경)
conda create -n [가상환경이름] python=[python Version]	아나콘다 가상환경 생성 (+python Version 선택 가능)
conda activate [가상환경이름]	가상환경 활성화
conda deactivate	현재 활성화된 가상환경 비활성화
conda env remove -n [가상환경이름]	아나콘다 가상환경 삭제
conda create --name [새로운 가상환경] --clone [기존 가상환경]	기존의 가상환경 복제

 

 Conda 패키지 관리 명령어 

명령어	설명
conda list	현재 가상환경에 설치된 패키지 정보
conda install [패키지 이름]	패키지 설치
conda uninstall [패키지 이름]	패키지 삭제
conda clean	설치된 패키지 모두 삭제

 

 사용 예시 

 

conda create 명령어로 'djangoTest'라는 환경을 만들어주었다.

Proceed([y]/n)? 에 y로 답하면 정상적으로 설치가 가능하다.

가상환경 생성에 성공하면 가상환경의 설정, 해제 방법을 알려준다.

 

 

conda activate 명령어로 가상환경을 활성화하면, (base)로 아나콘다 기본환경에서 (djangoTest)로 활성화 가상환경이 변경된다.

conda list로 가상환경 내부에 설치된 패키지 목록들을 조회할 수 있다.

현재는 conda install 명령어를 통해 django 패키지를 설치해서 관련 모듈들이 설치되어 있는 것을 확인할 수 있다.

conda deactivate 명령어를 통해 가상환경을 비활성화하면, 다시 (base) 환경으로 돌아온다.