1.创建虚拟环境
按下开始建，点击如图图标，打开Anaconda终端Anaconda Prompt
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查看当前有哪些虚拟环境，执行>>conda env list。
可以看到新安装的Anaconda只有一个base环境，base是一个大环境，类似于一个很大的房子，但是没有房间，当我们每创建一个环境就相当于在这个房子里面建一个房间，房间是隔绝互不干扰的，在房间里可以安装我们所需要的包，管理方便，如图所示。
创建新的空的虚拟环境：conda create -n 环境名字（英文） python=x.x（python版本），如图是我创建的名字为tensorflow，python版本为3.6的环境。
(创建新环境并安装所需要的包：>>conda create -n ENVNAME python=3.x pkg1 pkg2=version)
当安装好之后，执行>>conda env list，查看当前环境多了一个tensorflow，可以在这个环境里面安装自己想要的Python包。
激活虚拟环境：>>conda activate tensorflow；切换到base：conda activate base
退出虚拟环境：>>conda deactivate；
删除虚拟环境（要在base环境下执行）：conda remove -n tensorflow --all
可以看到，命令行开头内容由(base)变成(tensorflow)用>>conda list查看安装包的列表，新的环境里面是空的，没有安装package。
2.在虚拟环境中安装包
在当前环境安装需要的包：>>conda install pkg_name或者>>pip install pkg_name；指定版本安装：>>conda install pkg_name==version或者pip install pkg_name==version
添加清华大学镜像：
>>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
清华镜像安装包：>> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkg_name
指定版本>> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkg_name==version
删除指定包：>>conda remove pkg_name或者pip uninstall pkg_name
查看某个 package 是否在当前环境中：>>conda list pkg_name
查看某个 package 有哪些可安装的版本：>>conda search pkg_name
更新某个 package：>>conda update pkg_name或者python -m pip install pkg_name
更新所有可升级的 packages:>>conda update --all
3.将Github上的代码下载下来时，通常会有一个requirements.txt的文件，利用它可以高效配置代码运行所需环境。
进入要安装requirements.txt里面的包的虚拟环境，现在的目录位置是(base) C:\Users\Chao，我的requirements.txt文件在f盘，不能直接运行，需要进入requirements.txt所在的文件夹。
默认路径：默认路径是你的用户名路径.
切换路径：Anaconda Prompt在默认路径下，无法直接cd到其他盘。只能在根目录下进行切换盘符
返回根目录：使用cd …切换到上级目录
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-401944.html
切换到requirements.txt目录之后，输入>>pip install -r requirements.txt安装所需的包。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-401944.html
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