在尝试各种项目的时候，比较烦人的问题就是环境配置问题，然而更烦人的就是在你做一个个项目的时候，突然发现以前可以正常运行的代码挂了。

那很可能是因为环境配置问题。

对于每个项目，都会说明所需要的基本库/包。

举个例子

https://github.com/ultralytics/yolov3

以pytorch版的yolov3为例，有一个Requirements.txt文件，说明这个项目所需要安装包

# pip install -U -r requirements.txt

numpy

opencv-python

torch >= 1.3

matplotlib

pycocotools

tqdm

Pillow

对于不同项目有不同的需求，如果在同一个环境下运行这些项目，很可能会出现某些包的版本冲突等问题。

因此需要虚拟环境来隔离不同的项目，以避免环境无论。

这里演示linux系统下如何使用conda实现虚拟环境的创建操纵。

（1）在系统中安装Anaconda

（相对来说还是比较容易安装的）这里推荐知乎上高赞的文章，包含 windows ，linux， mac三个系统的安装教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500

安装完成后在终端中输入，查看conda版本

conda -V
# 输出 conda 4.7.12

（2）conda一些常用的命令

1）conda list 查看安装了哪些包

conda list

2）conda info -e查看系统中存在的虚拟环境

conda info -e

3）conda update conda 检测更新

conda update conda

会显示大量的需要更新吧，按需要更新

（3）创建虚拟环境

命令规则：conda create -n env-name python=xx

利用conda创建虚拟环境需要制定新建的虚拟环境的名称以及python的版本

假设这里 新建的虚拟环境名称为 AI_study，python版本为3.6（可根据自己的需求设置）

conda create -n AI_study python=3.6

enter确认后，会提示有哪些新的包需要安装，输入y即可安装并完成虚拟环境的建立。

完成会显示：

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate AI_study
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

注释的内容告诉我们如何激活和关闭虚拟环境

当然此时也可以用conda info -e 查看新建的虚拟环境

conda info -e
# 输出结果
# conda environments:
#
base                  *  /home/user/miniconda3
AI_study                /home/user/miniconda3/envs/AI_study

AI_study为虚拟环境名

/home/user/miniconda3/envs/AI_study为虚拟环境的保存路径，可以cd到改路径下查看所安装的包

（4）激活和关闭虚拟环境

当你想激活新建的虚拟环境时

conda activate AI_study
# 输出和变化效果
(base) user@user-PC:  ——> (AI_study) user@user-PC:

当你想关闭当前的虚拟环境时

conda deactivate
# 输出和变化效果
(AI_study) user@user-PC:  ——> (base) user@user-PC:

（5）删除虚拟环境

命令规则：conda remove -n env-name --all

假设删除 AI_study 虚拟环境

conda remove -n AI_study --all
# 提示Proceed ([y]/n)?
#　输入
y
# 结果
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
# 再次输入conda info -e查看结果

删除某个包

命令规则：conda remove --name env-name  package-name
搞定！

-END-

备注：公众号菜单包含了整理了一本AI小抄，非常适合在通勤路上用学习。

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