0x01. conda的基本操作

Anaconda是包管理器和环境管理器，作为优秀的环境处理工具，一定要把它发挥出效果，游戏开始！

0x01_1 创建虚拟环境

用conda创建一个名为kegcn，python版本为3.7的虚拟环境，命令如下

# conda create -n "conda环境名" python=3.6
conda create -n kegcn python=3.7

0x01_2 查看虚拟环境

查看是否创建成功，命令如下

conda env list

结果如图：

0x01_3 激活虚拟环境

conda activate kegcn

效果如图：

0x01_4 查看当前环境的包

命令如下：

conda list

效果如图：

0x01_5 删除虚拟环境

如果不想要刚创建的虚拟环了，使用如下命令删除

# conda remove -n "conda环境名" --all
conda remove -n kegcn --all

0x02. conda安装包

0x02_1. 添加镜像源

每次下载包默认连接到官方网站的库中安装，对于国内用户，下载较大的包不怎么友好，因此我们添加一些国内的镜像源，可以方便快捷的下载包，在此我们列举清华源，如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

0x02_2. 下载安装包

在此，我们以安装tensorflow为例，进行直接安装或者进行指定版本的安装，直接安装命令如下：

conda install tensorflow

或者安装指定版本的gpu版本，命令如下：

conda install tensorflow-gpu==2.0.0

当然也可以用pip进行安装，这里我感觉二者区别不大，顶多是在环境复现时候需要照顾pip命令而已。

0x03. conda环境克隆及复现

0x03_1. conda环境克隆

使用conda命令，将kegcn的环境配置导出至environment.yaml，命令如下：

conda env export -n kegcn > environment.yaml

0x03_2. conda环境复现

在新的机器上，使用conda命令，根据environment.yaml配置文件，重新创建一个名为newkegcn的虚拟环境，命令如下：

conda env create -n newkegcn -f environment.yaml

0x04. 在pycharm中使用创建的虚拟环境

如图，在settings中找到interpreter，选择add interpreter，点击conda environment，找到interpreter，找到虚拟环境位置的python解释器，即可配置成功。

解释器位置如图：

0x05. 更新一部分

如何在pycharm中添加新的conda环境。如果继续创建了conda的虚拟环境，依旧在settings中找到add，如图：

点击Conda Environment，找到Existing Environment，尤其注意选择Interpreter，如图：

一定要找到Anaconda3下的envs，找到自己刚刚创建的虚拟环境，戳进去，找到python.exe解释器即可。底下的Conda executable则是指Anaconda执行器的文件路径，不用变化。点击OK即可完成配置！

0x06. 回顾一趟，受益匪浅，一通操作，再接再厉。

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