Anaconda创建python环境，安装项目requirement中的依赖包

为什么要创建新环境？

在运行项目的时候，可能某一个项目需要python3，另一个项目需要Python2，这时候我们就需要两个环境。

在安装某版本PyTorch库的过程中，会自动替换其所有依赖库(比如numpy等科学计算基础库)至相应匹配的版本。而这些基础库又是其他某些高级库(比如Tensorflow、PaddlePaddle)的重要依赖，它们之间也有密切的版本对应关系；又由于那些高级库与PyTorch无关，所以在安装PyTorch的时候不会去自动替换掉那些高级库的版本。因此，自动换掉的基础库很有可能与其他高级库产生不匹配的冲突，导致原先功能无法正常使用，也就是原先的运行环境被污染了。为了避免这种污染的发生，最好新建一个环境，单独安装PyTorch及其依赖的所有库，互不干扰，避免毁坏原先辛辛苦苦配好的运行环境。

conda关于环境的常用命令

#查看帮助
conda env --help    
			  		 
#查看已安环境
conda env list    			      		 #列出所有的虚拟环境
conda list --name [虚拟环境名]   		 #查看指定虚拟环境下的package

#创建
conda create --name [虚拟环境名] [python的版本] [需要的包]
eg:
conda create --name myenv
conda create --name myenv python=2.7
conda create --name myenv pytohon=2.7 numpy scipy

#克隆
conda create --name [虚拟环境名] -- clone [colne的环境]
eg:
conda create --name B --clone A  #创建一个和A环境一样的虚拟环境B

#删除
conda remove --name [虚拟环境名] -all

# 激活/取消（默认的环境是base）
activate [虚拟环境名]
deactivate [虚拟环境名]

一、查看Anaconda中已有的环境

conda env list

二、conda创建虚拟环境

conda create -n CBVR python=3.8

创建完成

三、检查环境是否创建成功

四、激活新建的环境

activate CBVR

五、查看环境初建时有的安装包

pip list

六、安装requirements.txt中的第三方依赖包

切换到requirements.txt所在目录

安装依赖包

pip install -r requirements.txt

如果安装过程出现错误可以单独用pip intall [依赖包]安装。出现错误也可以百度解决。

升级pip
更换python版本
第三方包安装失败，提示是缺wheel

七、查看requirements.txt中的第三方依赖包是否安装成功

pip list

八、在python配置刚刚创建的新环境

最后一步选择新创建的环境 CBVR目录下的 python.exe，然后点击 OK
可以看到配置完成了。

退出环境，并删除环境（按需操作）

conda deactivate
conda env list
conda remove -n CBVR --all

参考资料

非官方的Windows二进制文件Python扩展包
conda新建虚拟环境，利用requirements.txt安装第三方依赖包
anaconda新建虚拟环境安装各个依赖包
anaconda创建新环境