清理Conda 环境，高亮核心包，一键列出所有环境，助你辨别哪些环境该删除

深度学习科研必备可视化 Conda 环境高亮核心包的终极脚本在科研和深度学习实验中我们通常会维护多个 Conda 环境用于不同模型、数据集或实验设置。随着环境数量增加常见问题包括环境占用大量磁盘空间难以快速定位难以确认哪些环境包含核心深度学习包如 PyTorch、TensorFlow查看环境信息时输出混乱不美观为了解决这些问题我开发了一个顺序执行、实时提示、高亮核心包、表格美观的 Conda 环境扫描脚本。它可以帮你快速掌握各环境的大小、Python 版本及关键科研包提升科研环境管理效率。脚本特点顺序执行稳定可靠保证每个环境核心包信息完整核心包高亮PyTorch、TensorFlow 等核心包显示红色便于快速识别运行时提示当前处理环境在终端显示处理完自动清除避免屏幕堆满提示美观表格输出环境名、大小、Python 版本、关键包列宽固定整齐可读使用方法保存脚本例如conda_env_smart_report.sh添加执行权限chmodx conda_env_smart_report.sh运行脚本./conda_env_smart_report.sh示例输出Environment Size Python Key Packages ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ADMPY310 4.9G Python 3.10.18 torch(2.0.1) torchvision(0.15.2) torchaudio(2.0.2) numpy(1.24.3) pandas(2.0.3) ... d2l 6.1G Python 3.9.21 torch(2.0.0) torchvision(0.15.1) torchaudio(2.0.1) numpy(2.0.2) pandas(2.2.3) ... hydrocast 6.1G Python 3.8.20 torch(2.0.1) torchvision(0.15.2) torchaudio(2.0.2) numpy(1.24.4) pandas(2.0.3) ...核心包红色高亮表格整齐列对齐临时提示在处理时显示处理完自动清除脚本内容#!/bin/bashCORE_PACKAGES(torchtensorflowtensorflow-gputorchvisiontorchaudiopytorch_lightning)OTHER_PACKAGES(numpypandasscipymatplotlibseabornscikit-learnopencv-pythontransformersdatasets)CONDA_ENVS_PATH${HOME}/anaconda3/envsRED\033[31mRESET\033[0m# 表头printf%-25s %-8s %-12s %-80s\nEnvironmentSizePythonKey Packagesprintf%0.s-{1..130};echoforenv_pathin$CONDA_ENVS_PATH/*;do[-d$env_path]||continueenv_name$(basename$env_path)# 临时提示printfProcessing environment: %s ...\r$env_name# 获取信息size$(du-sh$env_path2/dev/null|awk{print $1})pyver$(conda run-n$env_namepython--version2/dev/null)packages# 核心包高亮forpkgin${CORE_PACKAGES[]};dover$(conda run-n$env_namepython-cimport$pkg2/dev/null\conda run-n$env_namepython-cimport$pkg; print($pkg.__version__)2/dev/null)[!-z$ver]packages${packages}${RED}${pkg}(${ver})${RESET}done# 其他包正常显示forpkgin${OTHER_PACKAGES[]};dover$(conda run-n$env_namepython-cimport$pkg2/dev/null\conda run-n$env_namepython-cimport$pkg; print($pkg.__version__)2/dev/null)[!-z$ver]packages${packages}${pkg}(${ver}) done# 清除临时提示printf\r\033[K# 输出表格行printf%-25s %-8s %-12s %b\n$env_name$size$pyver$packagesdoneecho使用建议对多环境科研团队建议定期运行此脚本快速掌握核心包分布可配合conda clean -a清理缓存释放磁盘空间可将输出重定向到文件保存历史记录./conda_env_smart_report.shconda_env_report.txt便于共享给团队成员或存档跟踪环境变动总结这个脚本解决了科研团队中多 Conda 环境管理难、核心包识别难、输出不美观的问题核心包红色高亮一目了然表格整齐、美观处理提示实时显示用户友好无论是快速盘点、清理空间还是团队共享环境信息这个脚本都是深度学习科研人员的必备工具。