本文介绍了如何使用conda创建和管理python虚拟环境，包括安装额外的包、激活和关闭环境、删除环境及包。同时，提供了在conda环境中安装tensorflow和pytorch的方法，并分享了设置pip国内镜像源的详细步骤，以加速软件下载。
最近在学习深度学习的一些常用框架，如tensorflow和pytorch。总结一下遇到的常见问题！
虚拟环境的建立
在项目拷贝时非常有用，可以快速的在别人的电脑上搭建好环境并进行修改和演示。
- 创建python虚拟环境。
使用
conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。 your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
- 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。
打开命令行输入
python --version可以检查当前python的版本。
使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。
Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)
Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称) </
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