conda导出已有环境：conda env export > environment.yaml环境会被保存在 environment.yaml文件中。 当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的**.yaml**文件复现环境时，可以：conda env create -f environment.yaml就可以复现安装环境。移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda i...
工作环境：win10专业版1803_x64 +Anaconda3-4.3.0-Windows-x86_64
anaconda是一个科学计算的python发行版，提供了包管理与环境管理
优点 ：管理工具包 开发环境 python版本 ，不仅可以方便的安装更新 卸载包 自动安装依赖包
比如安装requests 会主动下载re包
镜像：国外下载很慢 国内镜像 中科大 清华
清华大学提供了...
conda导出已有环境：
conda env export > environment.yaml
环境会被保存在 environment.yaml文件中。当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：
conda env create -f environment.yaml
就可以复现安装环境。移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包，你用pip之类装的东西没有移植过来，需要你重新安装。
pip导出安装的库到requirements.
当前环境信息会被保存在 environment.yaml文件中。
该文件可以使用notepad查看
可以修改其中的信息，这个文件保存了虚拟环境的名字和所有的pip包。
修改环境名字可以创建指定名字的环境
当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：
conda env create -f environment.yaml
由于最近conda的清华源被“墙”，conda install在我大天朝“暂时”基本处于用不了的状态，推荐用下面的“pip环境的转移和复制”方法。
pip环境的转移和复制
python项目中一般都包含一个 requirements.txt 文件，用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境的部署。
下面为在linux环境下“pip自动生成和安装requirements.txt”的步骤。
激活相...
1、将当前虚拟
环境依赖包和
版本号生成只文件夹
requirement中
pip freeze >
requirement.
txt
2、将
requirement复制到新的
环境下的文件夹中
3、执行
pip install -r
requirement.
txt
1. 更换PyPI镜像
国内pip拉一些包速度很慢，几kb，几十kb很常见，小的包还好说，向pytorch，MKL这种就很难受，这时候可以通过配置一些国内镜像提速，但是镜像有些包是没有的，没有的话可以跟换镜像或者切换回默认。
更换为清华源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config unset global.index-url
2 conda 通过yml文件迁入迁出
