创建虚拟环境
conda create --name your_env_name(虚拟环境名称)同时安装必要的包:
conda create -n your_env_name numpy matplotlib python=2.7 OpenCV=3.4激活虚拟环境
source activate your_env_name退出虚拟环境
source deactivate your_env_name删除环境
conda remove -n your_env_name--all查看安装了哪些包和创建的环境
安装的包：conda list 创建的环境：conda env list 或 conda info -e检查可安装的Python版本
conda search --full --name python检查更新当前conda
conda update conda查询当前环境下的库的版本号可使用以下命令
conda list cudnn conda list cuda恢复默认源
conda config --remove-key channels设置清华源镜像， pytorch镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ########################################### conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/查看某环境安装的软件
conda list -n your_env_name############################################################################ ###########################################################################
anaconda安装软件可以去anaconda cloud上搜索，就会有好多版本的包供你选择下载 https://anaconda.org/ 在虚拟环境中安装cuda和cudnn 当你的系统中已经安装了cuda和cudnn这一步就不需要了，虚拟环境中需要使用的cuda和cudnn会自动调用系统中的。但是如果你的系统的cudnn和cuda版本和所要安装的tensorflow或者caffe不匹配，就需要在虚拟环境中安装。 conda install cudatoolkit=9.0 conda install cudnn=7.1.2 多版本CUDA和TensorFlow共存 https://bluesmilery.github.io/blogs/a687003b/
