1、创建名为env_wcs,python版本为3.6的虚拟环境
conda create -n env_wcs python=3.6
conda create -n my_ env numpy matplotlib python=3.6
2、激活环境
source activate my_env
3、退出虚拟环境:
source deactivate
4、删除环境
conda remove -n my_env --all
5、查看环境列表
conda env list
#安装需要的包
6、安装opencv
pip install opencv-python
7、安装torchversion
pip install torcy
hvision
8、安装tqdm
%tqdm 是一个快速,可扩展的Python进度条,可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息,用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。
pip install tqdm
9、安装Cython
%Cython 可以让我们方便地:用 Python 的语法混合编写 Python 和 C/C++ 代码,提升 Python 速度,调用 C/C++ 代码。
pip install cython
10、安装scikit-image
%opencv用于我们的tensorflow训练数据预处理实在是太大才小用了,而且opencv的安装也不是很方便。所以,需要一些更加精简轻便的框架来帮助我们做数据预处理,scikit-image就是这样一个扩展包
pip install scikit-image

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