我使用anaconda的目的1、Anaconda自带了conda包管理系统可以方便地安装、更新和删除Python包解决了包之间的依赖关系问题。这样我就不用到python官网特意去下载特定版本的python这个安装过程虽然简单但比起用anaconda还是比较麻烦的2、通过conda用户可以创建、隔离和管理多个Python环境每个环境可以有不同的Python版本和安装的包。这种虚拟环境管理功能确保了各项目之间的依赖不互相干扰使得用户可以在不同的项目中使用不同的Python版本和库版本从而避免了版本冲突和依赖混乱的问题。对我来说的作用就是在模型训练之前配置环境的时候创建虚拟环境来进行环境的配置如果你的虚拟环境没配好环境配置得很乱这时候你只要直接删除这个虚拟环境再重新配置就好了还不会影响本地的环境。注anaconda prompt括号中的base是指你现在是在自己电脑或本地服务器这个环境里切不可在这里配置环境容易把本地的环境弄乱如果弄乱了后续调整回来很麻烦。基于以上两个目的我常用的anaconda命令一、创建虚拟环境conda create --name env_name python3.9 # 同时创建环境并下载指定python版本env_name自己命名二、激活/使用/进入某个虚拟环境conda activate env_name三、退出虚拟环境conda deactivate四、删除某个虚拟环境conda env remove --name env_name --all五、查看当前所有环境conda env list六、查看当前虚拟环境下的所有安装包conda list#在使用该命令前先进入你要查看的虚拟环境conda list -n env_name七、配置环境下载和卸载各种包conda install package_name版本号 #安装指定版本号的包conda install package_name -i 源名称或链接 # 用指定下载源来下载包conda uninstall package_name#卸载包conda update package_name#更新包还有我常用的pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#注很多模型都有requirements.txt这文本文本中都有记录该模型配置环境时需要的各种包的版本的。要下载这份文本下的安装包我们就要到该目录下读到这份文件。#所以首先你要切换到该目录再执行上面的指令。#切换路径指令cd 存放requirements.txt的路径若是跨盘window操作系统下就是先D然后再是切换路径指令requirements.txt类似下图pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple就会把requirements.txt文档中的包都下载了若你要训练的模型模型的依赖dependencies信息不在txt文档中你也可以复制该信息到txt文本中再这样操作参考链接anaconda常用命令大全保姆级别建议收藏)-CSDN博客