使⽤conda创建python的虚拟环境
Anaconda是⼗分⽅便的python全家桶，除此之外，anaconda还可以创建出python虚拟环境。可以说是⼗分强⼤了。
理解为什么要建虚拟环境
我们经常需要复现别⼈的⼯程，不过每个开发者所使⽤的开发环境不尽相同，有的使⽤python2，有的使⽤python3，有的使⽤tf，有的⼜使⽤pytorch等等。那我们是否需要把所有的模块都装好呢？
答案是可以的，不过你⽆法安装多个版本的tf，如果你需要复现的⼯程是基于tensorflow 1.4.0的，⽽你⾃⼰的版本是1.9.0，是否要降版本来营造和⼈家⼀样的环境呢？是否每次都要通过换⾃⼰本地的版本以达到⼯程的兼容性呢？
虚拟环境可以很好地缓解这个尴尬
查看我们的Anaconda安装好了哪些模块：
conda安装虚拟环境
这样就创建了⼀个名字为my_env_name，基于python版本3.6的⼀个虚拟环境了。注意，这⾥和pip建⽴的虚拟环境不同，pip建⽴的虚拟环境会直接在当前⽬录下⽣成⼀个虚拟环境的⽬录，激活虚拟环境也需要指定这个⽬录才⾏。⽽conda安装的虚拟环境，只会把虚拟环境的⽬录⽣成在anaconda安装⽬录下的env⽬录下。所以，conda创建的虚拟环境有⼀个很⼤的优点就是不⽤指定虚拟env的路径，不过前提是你需要把conda的环境变量早早设置好。
我们看看conda虚拟环境的激活脚本：
激活之后，命令⾏的最前⾯就会出现虚拟环境的名字如下：
出现了前⾯那个⼩括号就代表以及进⼊了虚拟环境，那我们就可以⽤conda随便装模块了，只会影响到你的虚拟环境。
tensorflow版本选择
查看Conda环境下所有的虚拟环境
删除Conda虚拟环境
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