快速创建conda虚拟环境和安装库文件

步骤

1. 新建虚拟环境，名为tf2，python版本3.6
   注：如果不加镜像链接，创建将很慢.

conda create --name tf2 python=3.6

2. 进入虚拟环境tf2并使用pip安装库文件，比如安装opencv和tensorflow

conda activate
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 退出当前虚拟环境

conda deactivate

为了方便，一般直接打开终端，分别执行下面命令，然后再去安装库文件

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

---

再比如安装pytorch：

pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注：

1. 这里参照官网的 pip 安装命令，下载会比较慢，最好用梯子。也可以用cuda安装方式，都很慢。
2. 注意显卡驱动版本，最好使用较新的显卡驱动版本，否则测试gpu时：

import torch
torch.cuda.is_available()

结果为 False ！

3. 再安装对应版本的cudatoolkit即可，如这里安装：

conda install cudatoolkit=10.1

另外， PyTorch的安装是不用单独安装cuda和cuDNN的，这个其实在安装pytorch时候就有提示，whl文件是打包了cuda和cudnn的。

---

如果安装tensorflow，则一般需要单独安装cudnn和cuda(推荐方式)

先查看下可安装的版本：

conda search cudnn
conda search cudatoolkit

比如安装cudnn7.6.5

conda install cudnn=7.6.5

比如安装cuda10.1

conda install cudatoolkit=10.1

之后通过命令查看安装的库以及版本信息：

conda list

关于虚拟环境的其它操作可参考：conda虚拟环境创建和管理