anaconda新建虚拟环境安装各个依赖包

　　深度学习的代码，好多都需要安装一些安装包，在服务器上安装需要权限就很麻烦。看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装，心累，想想工程量就很大~~~

　　这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境，把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面。

1. 首先，找到conda的路径。服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin，注意直接cd到这个目录输入conda会找不到，可以留个bin下来。

　　conda -V 得到conda的版本

　　conda env list查看当前设置了哪些虚拟环境

　　2.新建虚拟环境

参考博客 https://www.cnblogs.com/Sinte-Beuve/p/8597429.html

conda env --help    #查看帮助

conda env list  #列出所有的虚拟环境

conda list --name [虚拟环境名]   #查看指定虚拟环境下的package

#创建

conda create --name [虚拟环境名] [python的版本] [需要的包]

eg:

conda create --name myenv

conda create --name myenv python=2.7

conda create --name myenv pytohon=2.7 numpy scipy

#克隆

conda create --name [虚拟环境名] -- clone [colne的环境]

eg:

#创建一个和原python环境一样的虚拟环境

conda create --name mybase --clone base

#删除

conda remove --name [虚拟环境名] -all

# 激活取消（默认的环境是base）

activate [虚拟环境名]

deactivate [虚拟环境名]

虚拟环境激活后，在cmd中输入python，显示的就是一个新的环境。

　　当前目录为/usr/local/anaconda3/,在命令行输入bin/conda create --name theano python=2.7 numpy scipy 创建theano虚拟环境

报错：

CondaError: CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.continuum.io/pkgs/main/linux-64/mkl-2018.0.2-1.tar.bz2>

Elapsed: -  (参考https://blog.csdn.net/ada0915/article/details/78529877 解决)

此时查看当前虚拟环境，有了theano

　　3.激活虚拟环境

　　4. 开始安装

安装appdirs==1.4.3

安装cycler==0.10.0

安装 functools32==3.2.3.post2

安装Lasagne也遇到同样问题

PackageNotFoundError: Packages missing in current channels:

- lasagne ==0.2.dev1

安装matplotlib==2.0.2

　　5.接下来开始解决问题了

　　参考博客 https://blog.csdn.net/ada0915/article/details/78529877 CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url

　　取消激活

　　添加清华镜像源

　　再进入虚拟环境进行安装

　　这下安装就很快了（之前安装的时候特别慢）

（这些可以略过）

　　接下来安装theano了

　　嗯，没啥毛病，接下来安装最后一个Lasagne。

　　还是之前那个问题，然后按照这个安装Lasagne, https://www.jianshu.com/p/e10c3b5a278f Lasagne安装教程

因为没有权限，还是没装上

参考https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/79192268 这个博客，得以解决

结果lasagne与python版本不匹配，也是崩溃，UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict:

按照博客https://www.cnblogs.com/bbn0111/p/7156387.html 创建不同python环境

　　接下来也是分别安装各个安装包。

　　安装完成。

　　入深度学习的坑不久，还是需要多跑跑代码。首先就要把别人代码跑起来~