Anaconda操作

1，默认你已经安装anaconda的基础上。
2，以下操作均在anaconda prompt窗口进行命令行操作。

1-首先，创建环境

在这里创建一个pytorch版本的环境。使用python==3.7.4，取名为pytorch：

conda create -n pytorch python==3.7.4

2-查看所有环境：

conda info --envs
或者
conda info --e

3.激活环境

conda activate pytorch

4.删除环境

conda remove -n pytorch --all

删除环境中的包

pip uninstall package_name

5.退出环境

conda deactivate

6.进入jupyter notebook

jupyter notebook

7.安装一个pytorch的包

第一种方式是pip install pytorch。此时pytorch的包将直接下载到当前虚拟环境路径下的site-packages下。
第二种方式是利用conda install pytorch。此时系统会先去默认路径（默认路径和虚拟环境的路径不相同）下找有没有pytorch相关的包，如果有的话，会将pytoych相关的包拷贝到当前虚拟环境路径下的site-packages中。如果在默认路径中找不到相关的包，那么它会先在默认路径中下载pytorch的包，然后再将包拷贝到当前虚拟环境下的site-packages中。
conda install pytorch-cpu=1.3.0

8.将虚拟环境写入Jupyter的kernel中

• 首先切换到需要加入的虚拟环境，使用 conda activate 命令。然后安装 ipykernel 包。

conda install ipykernel

• 把当前虚拟环境加入 jupyter kernel

python -m ipykernel install --name 虚拟环境名 --display-name 虚拟环境名

其中，第1个虚拟环境名表示已经创建好的虚拟环境名称，第2个虚拟环境名表示想要其在 Jupyter Lab的kernel列表中显示的名称。

例如：
python -m ipykernel install --name pytorch --display-name pytorch

9.查看当前存在哪些虚拟环境：

conda env list 或 conda info -e

在未创建自己的虚拟环境之前，查看到的将是anaconda自带的base环境

10.创建完成后，激活虚拟环境：

conda activate env_name

• 如果显示例如：(env_name) C:\Users\ 代表已经进入虚拟环境，在这个状态下就可以安装你所需要的包了
• 下一次进入虚拟环境依旧是从Anaconda Prompt进入，直接activate env_name激活即可。（如果忘记了名称我们可以先用conda env list查看一下）
  #如果直接输入命令activate，如果后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境

11.在虚拟环境中，安装第三方包：

conda install package_name 或者 pip install package_name

一次安装多个第三方包：

conda install package_name_1 package_name_2

指定所安装的第三方包的版本：

conda install package_name=X.X

更新package_name包：

conda update package_name

在虚拟环境中，卸载第三方包：

conda remove package_name 或者 pip uninstall package_name

要查看当前环境中所有安装了的包可以用

conda list或者pip list

在激活的虚拟环境内，可以打开python解释器：

python

验证第三方包package_name是否安装成功：

import package_name

退出python解释器：

exit()

## 退出虚拟环境
conda deactivate

切回root环境

activate root

删除虚拟环境及下属所有包

conda remove --name env_name --all

删除虚拟环境中的包：

conda remove --name env_name package_name

分享环境

• 一个方法是给别人一个你环境的.yml文件。首先activate env_name激活要分享的环境，然后输入：将包信息存入yml文件中.

conda env export > environment.yml

• 在当前工作目录下会生成一个environment.yml文件，其他人拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境

conda env create -f environment.yml