Conda介绍
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 的使用方法类似似，环境管理则是允许用户方便安装不同版本的 python 环境并在不同环境之间快速地切换。
Conda的设计理念
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。
Anaconda官网下载地址
https://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/
1. 安装Anaconda。
打开命令行输入如下命令检验是否安装及当前 conda 的版本。
conda -V
2. conda常用的命令
- 查看环境中安装了哪些包，默认是base环境
conda list
- 查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list
conda info -e
- 检查更新当前conda
conda update conda
3. Python创建虚拟环境
conda create -n [env_name] python=x.x
或者克隆
conda create -n your_name --clone env_name
anaconda 命令创建 python 版本为 x.x ，名字为 env_name 的虚拟环境。
env_name 文件可以在 Anaconda 安装目录 envs 文件下找到
4. 激活或者切换虚拟环境
打开命令行，输入 python --version 检查当前 python 版本。
Linux: source activate [env_name]
conda activate [env_name]
Windows: activate [env_name]
5. 对虚拟环境中安装额外的包
conda install -n env_name [package] # 未激活环境
conda install [package] # 如果已经激活环境
6. 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)
source deactivate
conda deactivate
7. 删除虚拟环境
conda remove -n env_name --all
8. 删除环境中的某个包
conda remove --name $env_name $package_name
9. 设置国内镜像
http://Anaconda.org 的服务器在国外，安装多个 packages 时，conda下载的速度经常很慢。
清华TUNA镜像源有 Anaconda 仓库的镜像，将其加入conda的配置即可：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
10. 恢复默认镜像
conda config --remove-key channels
11.安装某些包
conda install -c anaconda scikit-learn # 安装sklearn
#用豆瓣源安装包，上面的清华园同理，记得-i
pip install -i pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.14