深度学习实验基础01：如何创建、查看、删除py的虚拟环境_激活nlp虚拟环境命令

conda 如何创建、查看、删除py的虚拟环境：

conda国内源配置

１、创建虚拟环境：

Anaconda创建环境：
比如，创建pyhon＝3.6的版本环境取名叫nlp

conda create -n nlp python=3.6
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2、删除虚拟环境操作：（谨慎操作）

conda remove -n nlp --all
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３、查看和激活环境：

conda info --env
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conda activate nlp
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如果发现进不去，那么
先：

source activate nlp
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再：

conda activate nlp
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查看python版本

python --version
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４、查看环境下已有的安装包：

conda list 
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或者

pip list
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在进入虚拟环境的情况下，安装对应包直接

pip install xxxx 或者 conda install xxxx
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如：

pip install tensorflow
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注意:此环境下的安装包在退出虚拟环境后无法使用的

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但是安装包如果用国外源下载很慢，因此要考虑到换国内源，提升包的下载速度
换源
1)查看源

  conda config --show-sources
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2)国内的一些镜像地址

  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
  清华大学  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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3）修改源方法：
临时使用：
可以在使用pip的时候在后面加上-i参数，指定pip源

eg: pip install scrapy -i  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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永久修改：

linux:
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

windows:
直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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5、退出当前虚拟环境：

conda deactivate
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补充：Linux下查看已有虚拟环境：

conda-env list
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提醒：有时候遇到过几次异常，所以开启完虚拟环境后最好使用命令

which python
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判断编译器位置最为稳妥（nlp是虚拟环境名），有一个home/anaconda/envs/nlp/bin/python
在这里插入图片描述
如果发现没有在 anaconda/envs 的虚拟环境(nlp) 下，则多次使用

conda deactivate
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先退出当前环境，然后再重新使用 source activate xxxx 进入环境

6、重命名环境
conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过 clone 完成的，分两步：
①先 clone 一份 new name 的环境
②删除 old name 的环境

如，将nlp重命名成tf2

conda create -n tf2 --clone nlp
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删除原环境

conda remove -n nlp --all
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