要搞清楚什么是虚拟环境，首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时，思考如下问题：
安装 官网 https://www.anaconda.com/ 选择 Python 3.7 版本
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
为了解决上面的问题，更好地管理Python库，让其扬长避短，就必须使用环境管理工具，例如本文介绍的Anaconda。
可以参考docker容器，功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机，每个环境都是独立的，因此只要不删除base环境，删除其他虚拟环境都是不影响anaconda的本体。纯净python也有创建虚拟环境的功能，但是anaconda的好处是可以指定python版本，而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/use-conda-in-anaconda/
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
由于历史原因，python长期存在两个版本，python 2和python 3，而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力，普遍转向Python 3，但Python 2仍然像打不死的小强，顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本，python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃，各种python库也在不停的向前发展，不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬，比如发布了一个项目到github，会有读者过来问，为什么代码在我这儿出错？
在认识 Anaconda 之前，先认识一下conda，Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的，Conda和pip有啥区别呢？主要区别如下：
Anaconda安装：Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
windows 上安装了conda 之后，不像linux 和 Mac，这个逼要手动激活，每次我打开terminal ， 都要执行一次，操 。
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。
安装/卸载第三包，注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口，能避免各种莫名其妙的错误：
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理，甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程，您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装，为深度学习任务做好准备。
入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
第三方库很多都是个人或者团队，非 Python 官方开发的库，所以难免五花八门，杂乱不堪。
在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。
从项目开始，最好有一个虚拟环境。虚拟环境可以帮助我们创建一个隔离或分离的环境。这将帮助我们避免项目间依赖关系的冲突。如果你在你的终端上执行pip freeze 你会看到你的计算机上所有已安装的包。如果我们使用virtualenv，我们将只访问特定于该项目的包。
为了安装Anaconda科学计算环境，控制好python版本，今天上午总算折腾好了。
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本，并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac、Windows. 提供了包管理和不同Python环境管理的功能, 可以很方便解决多版本Python问题和各种包安装问题. Anaconda使用conda命令来进行包管理和虚拟环境管理.
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中，您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch，为您的AI项目做好准备。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本，至于选择哪个版本，个人认为应该没多大差别，一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具，可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用，也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包，Conda可以帮助我们创建虚拟环境，从而方便的应用于多个项目中。
Python 的不同版本之间常常存在依赖关系和兼容性问题，为了方便开发人员在 不同项目中使用不同的版本 。
官方文档地址：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
在开始学习了Python的基础知识以后，我们就能够使用Python来写一些简单的小项目了， 但是这个时候我们可能就会遇到一个问题。那就是如果我同时写了两个项目的时候，假设项目A使用Django模块1.9.x版本，而项目B需要使用Django模块2.1.x版本。而我们知道一个系统环境中同时只能安装一个版本，我总不能打开一个项目的时候，就把这个模块卸载再装另外一个版本吧。即使是我不怕麻烦，一个模块可以手动卸载重装，如果遇到多个模块同时冲突的情况呢？这个时候就比较头疼了。
故事起源于工作中需要一个tf1.15的环境，然后我平时用的是2.3或者1.14，就得自己再重新安装一个tf1.15的环境，然后发现每一次安装环境都得去google一下命令，嗯，不要问为什么，问就是用的少，记性差，嗯，一定是的。。。
因为本人在开发过程中不习惯Linux的操作方式，记不住繁琐的Linux命令，所以特意租了一个Windows服务器，以方便公司电脑和自己私用电脑的环境配置。其实原理类似于网盘，将服务器当做一个临时文件仓库。废话不多说，我们开整！
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174522.html原文链接：https://javaforall.cn
平台： win10（版本1709） CPU：i5-7400 显卡：1060 6G 内容：8G
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：
这几天，我花了一些时间，装系统，装软件，进行系统设置，搭建了一套令我比较满意的深度学习环境。下面就介绍一下我的深度学习软件配置。
Anaconda是一个开源的python发行版本，是现在比较流行的python数据科学平台，可以对python的科学包做到有效管理。在配置python开发环境时，比如爬虫环境、数据分析环境、深度学习开发环境（tensorflow）等，会需要安装很多科学包。如果遇到什么包就报出“No module named”的错误，然后“pip install”未免太过麻烦。而且很多开发环境支持的python版本不同，混在一起的兼容性也很麻烦，Anaconda又维护了若干个虚拟开发环境来把我们常用的开发环境区分开，还有可视化界面管理起来十分方便。
相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性，可能的表现包括：对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等，有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的。
Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
本文介绍了如何在Windows系统上安装TensorFlow，通过使用Anaconda Navigator创建虚拟环境，下载TensorFlow并安装。通过创建虚拟环境，可以避免TensorFlow对Python版本的要求，方便地安装和使用TensorFlow。
直接去anaconda官网下载安装文件即可，具体网站自行搜索。 官网提供linux版本，windows版本，mac版本。 同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的，仅支持命令行执行)，新手推荐使用Anaconda版，熟悉之后推荐改用miniconda版，占用存储空间小，使用起来感受一样。
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