深度学习环境配置：Anaconda 安装和 pip 源
conda是一种通用包管理系统，与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。
Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。
Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项。对于基于的深度学习项目，miniconda可以正常使用
1. conda 下载
清华源的conda下载地址：
anaconda ： Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
miniconda ： Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
这里不推荐使用最新的，根据系统下载对应文件即可。
2. 安装
下载完成后，直接安装即可
这一步的时候，建议把第二个（增加到环境路径）勾上
3. 运行
在搜索框搜索anaconda，第一个anaconda prompt打开就是
运行如下
这一步没啥必要，主要测试是否安装成功
以后打开，直接在dos窗口输入就行了
4. 关于conda的命令
查看conda虚拟环境：conda info --envs
新建虚拟环境：conda create -n demo python=3.8 （demo是自定义环境名称）
删除虚拟环境：conda env remove --name demo
激活虚拟环境：conda activate demo（demo是自定义环境名称）
5. 配置 pip 国内源
后续在conda环境安装库文件，使用pip安装，更换国内镜像源可以加快下载速度
这里使用清华镜像源
网站：pypi | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
TIPS ：激活conda新建的虚拟环境且进入后，在复制上面的命令！！
出现一行什么 writing to xxxx.pip.ini 就行了
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