conda创建虚拟环境

可能自己常常会遇到一个这样的问题，自己服务器安装的是python2,但是现在有的代码是基于python3的啊

怎么办？自己将代码转换成python2的呗，是的，我曾经就这样做过，但是真的是很鸡肋

更有一种情况，有的代码基于的pytorch的版本比较老怎么办？卸载了重装呗，很多依赖依旧是卸载重装，是的我曾经就这样搞过

但是有这么多代码要跑，一直用这样一种操作方式也不是办法呀，比如我今天跑的代码依赖比较老的版本，明天跑的代码依赖比较新的版本。所以要一直这样切换？

之前我们有三台服务器，不同的服务器有不同的配置，比如有的服务器是python2的，有的服务器是python3的，这样操作还是比较容易一些，但是数据也要triple啊！强迫症根本就受不了

于是，我发现可以用conda来创建虚拟环境，并且重新生成一个你想要的python环境，和新的一样

在创建conda环境之前，我之前安装镜像的时候都是用proxychains + 命令，可以走代理，但是，我最近发现使用清华的源貌似是比用proxychains要来的更快，添加清华源的命令是（参考链接）

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　　

添加了清华的源之后，下载包飞快，p大的小伙伴表示很服气

创建虚拟环境的命令是

conda create -n spherecnn python=3.6

上述命令创建一个名称为spherecnn的python版本为3.6的虚拟环境

用以下命令可以列出已经创建出来的虚拟环境

conda env list

conda中存在的虚拟环境如下图所示

然后

source activate spherecnn

即可激活自己创建的虚拟环境

这个时候终端的前面会显示你自己创建的虚拟环境

运行

source deactivate spherecnn

退出虚拟环境

进入到虚拟环境之后，试着输入python，发现确实是3.6

这个时候你用conda命令安装的所有包，都是安装在虚拟环境里面，非常爽，需要什么版本的就安装什么版本的

而退出虚拟环境之后，输入python，看一下python的环境是多少

可以看出来，是python2的环境

虚拟环境python这个执行器的路径在哪里呢？

~/anaconda2/envs路径包含了所有的你创建的虚拟环境，spherecnn的python执行器在~/anaconda2/envs/spherecnn/bin/pyhon路径下，pycharm在remote进行调用远程的编译器的时候需要知道这个路径。

不仅仅是pycharm了，jupyter notebook也可以设置虚拟环境，但是首先需要安装

conda install nb_conda

然后安装ipykernel并且在ipykernel中添加我们创建的虚拟环境

conda install ipykernel

python3 -m ipykernel install --user --name=spherecnn

然后启动jupyter的时候就可以在kernel中选择自己所需要的kernel版本了

虚拟环境的出现，大大提高了生产效率，感谢conda