最近在使用pytorch做深度學習相關的項目，本機環境不能改變（工作需要），所以就使用conda創建了該項目的虛擬環境，方便開發測試，本節主要記錄整個流程，方便以後回顧時快速完成。
1：安裝Anaconda
鏡像地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
複製下載地址後本地下載：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
運行：bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
這裡面有兩處要自己來回答，第一是否同意協議輸入yes就可以了，第二是安裝目錄按回車則是默認目錄，或者輸入自己自定的目錄，此處我是指定的目錄/home/software_folder/anaconda3（由於我這裡安裝了多個anaconda，大家可以直接默認就行），然後就會自動安裝python以及相關包了，想簡單的話就都輸入yes就行。
配置環境變量：
vim /etc/profile
export PATH=/home/software_folder/anaconda3/bin:$PATH
source /etc/profile
查看版本：
注意：設置完環境變量後要注意下python的版本會變為anaconda的python版本，比如我的機器就從python2.7變為了python3.7這樣會影響其它程序的正常運行，解決方法如下：
先which下看看python使用的哪個，可以看到是剛安裝的anaconda中的python
然後查找所有安裝的python
找到python2連結，文件最後重新寫入環境變量
vim /etc/profile
export PATH=/usr/bin:$PATH
source /etc/profile
好了，這樣python版本就指向原來的了。
2：創建虛擬環境
conda create -n python37 python=3.7.1
3：查看所有虛擬環境
conda env list
4：激活指定虛擬環境
source activate python37
5：安裝相關包
比如安裝numpy：conda install numpy
6：退出當前虛擬環境
source deactivate
7：刪除虛擬環境
conda remove -n python37 --all
上述就是conda的整個安裝與使用流程，對於pytorch的安裝需要的可以查看pytorch安裝與gpu性能對比，要注意的就是如果有顯卡的話先使用nvidia-smi查看cuda的版本，然後按照文章操作就可以了。
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