- 使用 Anaconda 创建 python 虚拟环境
基于 Python-3.6 版本创建自己的深度学习环境，命名为 MY_DL_ENV，离线环境下需要使用 —offine参数，同时 pip 还是主环境的 pip
# 默认安装路径 ../Ananconda3/envs
$ conda create --name MY_DL_ENV python=3.6 --offline
# 查看所创建的环境并激活，命令行前会出现 '(虚拟环境名)'
$ conda env list
$ conda activate MY_DL_ENV
# 安装所需要的包
$ pip install tensorflow-gpu==1.10.0
# 退出环境
$ conda deactivate MY_DL_ENV
# 删除虚拟环境中的包
$ conda remove --name MY_DL_ENV numpypip
# 删除环境
$ conda remove --name MY_DL_ENV --all
- 使用 Virtualenv 创建 python 虚拟环境
Virtualenv 是创建隔绝的Python环境的工具，通过创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹来使用Python工程所需的包。
# 安装 virtualenv
$ pip install virtualenv
# 创建虚拟环境目录名
$ mkdir deep_env
$ virtualenv -p /usr/bin/python3 deep_env
# 创建完全隔离的Python环境， 设置 --no-site-packages 参数取消对系统 Python 库的引用
# 只包含 setuptools、pip、wheel 和 easy_install.py
$ virtualenv --no-site-packages deep_env
# 激活虚拟环境, 命令行前会出现 '(虚拟环境名)'
$ source deep_env/bin/activate
# 安装所需要的包
$ pip install tensorflow-gpu==1.10.0
# 删除安装包
$ pip uninstall tensorflow
# 退出虚拟环境
$ deactivate
# 删除虚拟环境
$ rm -rf deep_env