在尝试各种项目的时候，比较烦人的问题就是环境配置问题，然而更烦人的就是在你做一个个项目的时候，突然发现以前可以正常运行的代码挂了。
那很可能是因为环境配置问题。
对于每个项目，都会说明所需要的基本库/包。
举个例子
https://github.com/ultralytics/yolov3
以pytorch版的yolov3为例，有一个Requirements.txt文件，说明这个项目所需要安装包
# pip install -U -r requirements.txt
numpy
opencv-python
torch >= 1.3
matplotlib
pycocotools
tqdm
Pillow
对于不同项目有不同的需求，如果在同一个环境下运行这些项目，很可能会出现某些包的版本冲突等问题。
因此需要虚拟环境来隔离不同的项目，以避免环境无论。
这里演示linux系统下如何使用conda实现虚拟环境的创建操纵。
（1）在系统中安装Anaconda
（相对来说还是比较容易安装的）这里推荐知乎上高赞的文章，包含 windows ，linux， mac三个系统的安装教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
安装完成后在终端中输入，查看conda版本
conda -V
# 输出 conda 4.7.12
（2）conda一些常用的命令
1）conda list 查看安装了哪些包
conda list
2）conda info -e查看系统中存在的虚拟环境
conda info -e
3）conda update conda 检测更新
conda update conda
会显示大量的需要更新吧，按需要更新
（3）创建虚拟环境
命令规则：conda create -n env-name python=xx
利用conda创建虚拟环境需要制定新建的虚拟环境的名称以及python的版本
假设这里 新建的虚拟环境名称为 AI_study，python版本为3.6（可根据自己的需求设置）
conda create -n AI_study python=3.6
enter确认后，会提示有哪些新的包需要安装，输入y即可安装并完成虚拟环境的建立。
完成会显示：
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate AI_study
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
注释的内容告诉我们如何激活和关闭虚拟环境
当然此时也可以用conda info -e 查看新建的虚拟环境
conda info -e
# 输出结果
# conda environments:
#
base * /home/user/miniconda3
AI_study /home/user/miniconda3/envs/AI_study
AI_study为虚拟环境名
/home/user/miniconda3/envs/AI_study为虚拟环境的保存路径，可以cd到改路径下查看所安装的包
（4）激活和关闭虚拟环境
当你想激活新建的虚拟环境时
conda activate AI_study
# 输出和变化效果
(base) user@user-PC: ——> (AI_study) user@user-PC:
当你想关闭当前的虚拟环境时
conda deactivate
# 输出和变化效果
(AI_study) user@user-PC: ——> (base) user@user-PC:
（5）删除虚拟环境
命令规则：conda remove -n env-name --all
假设删除 AI_study 虚拟环境
conda remove -n AI_study --all
# 提示Proceed ([y]/n)?
# 输入
y
# 结果
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
# 再次输入conda info -e查看结果
删除某个包
命令规则：conda remove --name env-name package-name
搞定，溜了溜了！老铁在看一波？
-END-
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