java_pythons的博客

conda导出已有环境：conda env export > environment.yaml环境会被保存在 environment.yaml文件中。当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：conda env create -f environment.yaml就可以复现安装环境。移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包，你用pip之类装的东西没有移植过来，需要你重新安装。pip导出安装的库到requirement

备份环境查看conda环境命令：conda info --envs1、原有的是base环境，复制base为study新环境复制环境命令：conda create -n study --clone base2、移植环境启动原有的环境：conda activate ‘name’3、导出.yml文件，命令：conda env export > environment.yml将.yml文件复制到新机器的/home下4、创建一个新环境，或在base环境中，输入命令：conda

1、CUDA首先根据显卡下载适用的CUDAhttps://blog.youkuaiyun.com/java_pythons/article/details/114659922win+r.输入cmd打开终端输入：nvcc -V可以查看自己的cuda版本。2、CUDNNcuda10.2安装好，接下来是cudnn下载cudnn，链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download找到对应版本下载。下载解压后得到一个cuda文件夹，这个文件夹里面有3个文件夹

下载地址(https://www.anaconda.com/products/individual)Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我以 Windows 版本为例，点击那个 Windows 图标。我这里选择下载Python 3.8 version *–Python 3.8 版 *当然，你也可以根据自己的实际情况，进行选择。一、安装下载后：接下来进行安装1、next2、I agree、3、Install for: Just me还是

Anaconda历史版本下载地址：点击 历史版本

清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.0Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.3Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.5Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe对应