Anconda虚拟环境移植-导出、导入操作

Anconda虚拟环境移植

前言：台式机在Pycharm上面安装一个包结果更新了相关依赖包，导致污染了tensorflow2.0 GPU环境，原来的程序都跑不起来，重新配环境太麻烦，于是乎，想到将笔记本上的环境移植过来，一波操作猛如虎（其实很简单啦）。

1. 导出环境
   在电脑A中打开Anconda Prompt，并输入以下命令：

//激活环境 
conda activate tf2.0-gpu   
//导出环境中conda下安装的包  
conda env export > tf2.0-gpu.yaml 
//导出环境中pip安装的包  
pip freeze > tf2.0.txt

注意：命令中的 tf2.0-gpu 是我自定义的，依据了我的导出环境名，你们可以自己随便起，这个无所谓，因为到时候导入后的环境名并不依据这个文件名称，而是你实际导出的环境名称。
例如：你的环境名称是A，你导出时命名的文件名是B.yaml,导入后的环境名称是A而不是B。
此时打开该路径下的文件：

可以看到刚刚导出的两个文件，如下图：

2. 导入环境
将电脑A中的两个文件放入电脑B中的该用户名对应路径下：

打开Anconda Prompt，并输入以下命令：

//导入conda包
conda env create -f tf2.0-gpu.yaml
//导入pip包
pip install -r tf2.0-gpu.txt

显示如下：

通过 conda env list 查看环境列表，可见已经有了tf2.0-gpu 环境，至此，环境移植大功告成！

附上自己配置好的Tensorflow2.0 GPU环境 ：
链接：https://pan.baidu.com/s/1zDLpGRShYMtNG2LydjiJFA
提取码：592v

环境主要安装包情况：
cudnn=7.6.5，cudatoolkit=10.0.130,numpy=1.19.5,pandas=1.1.5,scikit-learn =0.24.0，scipy=1.5.4

想自己安装tensorflow2.0 GPU的可以参考我之前的一篇文章：
Anconda3下Tensorflow 2.0 GPU 环境极简安装及测试方法