注意：使用官方给出的部署文件进行环境的创建时，特别要注意
cuda版本是否和服务器的版本（ 显卡驱动版本）一致（这里的一致是指：显卡驱动以及CUDA版本不能低于需要安装的CUDA版本）！否则即使安装了PyTorch或者时Tensorflow，也会因为和服务器的硬件设备驱动版本不一致导致运行不成功！
使用以下部署工具部署环境时，最好不要使用官方提供的文件，而是自己新创建一个文件，然后把必须的包写入，然后再进行部署！原因如下：
- 作者提供的一般都是使用命令直接导出的，而导出的文件我们打开看，会发现除了各种版本信息
=...外，后面还跟着许多奇奇怪怪的字符，这个虽然也是指定相应的版本，但是大概率是和自己的机器相匹配的信息，如果直接安装，后面出现各种奇怪的错误，你都不会发现是版本问题导致的！ - 我们要做的，就是手动导入，然后自己指定相关版本信息，这样安装的包就是和自己的机器匹配的，不会安装错误！
生成当前环境的依赖：
pip freeze > requirements.txt
其中 requirements.txt文件内容如下。
matplotlib==xxx
Pillow==xxx
使用 requirements.yml 完成环境部署：
conda/source activate 虚拟环境
pip install -r requirements.txt
使用以下命令将当前激活的虚拟环境保存：
conda env export > environment.yml
在当前目录下自动生成相关安装依赖关系，具体示例如下。
name: xxx
channels:
- defaults
- custom
- pytorch
- anaconda
- conda-forge
dependencies:
- python=3.x
- pip
- xxx
- pip:
- xxx
- [-f] https://..
例子：
name: GlobalTrack
channels:
- defaults
- pytorch
- conda-forge
dependencies:
- python=3.8
- pytorch=1.8.1
- torchvision=0.9.1
- torchaudio=0.8.1
- cudatoolkit=11.1
- pip
- pip:
- black
- imageio
- mmcv==0.4.3
- numpy
- opencv-python
- opencv-python-headless
- Pillow
- scikit-image
- scikit-learn
- scipy
- Shapely
prefix: ~/anaconda3/envs/GlobalTrack
指定安装版本时，注意
pip使用双等号，dependencies中为等号！如果不指定，默认安装最新的版本。
使用 envrionment.yml 完成环境部署：
conda env create -f environment.yml
使用 conda 部署时可以一步到位，简单，但是有以下两个明显的缺点：
conda remove -n GlobalTrack --all
rm -rf ~/anaconda3/envs/GlobalTrack
这是相当麻烦的，令人不快！ conda 好像并没有提供直接强行覆盖的功能，因此只能这样操作！
这里需要纠正一点的是，如果我们不需要做 CUDA 编程（相信大部分小伙伴都用不到），那么我们是不需要进行那么复杂的 CUDATOOLKIT cuDNN 的安装配置的，只需要把 NVIDIA 驱动安装好就可以了！然后在安装 PyTorch Tensorflow-GPU 的时候，只要指定的是 GPU 版，以及对应的 CUDA/cudatoolkit 版本（主要是和自己机器的 NVIDIA-DRIVER CUDA 版本匹配——自己机器的不能低于 PyTorch/Tensorflow 要求的最低版本）就会自动下载 这三套件了 pytorch/tensorflow cudatoolkit cudnn，小伙伴们可以自己仔细看看控制台的安装信息！
友情提示：为什么需要时刻关注控制台的安装信息呢？因为有的时候明明我们指定的是
GPU版本，如果我们不仔细看，那么可能就会默认变成了CPU版本，那么后面调用相应的包时肯定是找不到了的啦！这里为什么会改变大概率是版本不匹配（CUDA & PyTorch/Tensorflow）引起的，可以更换下安装的版本试试！Original: https://blog.csdn.net/qq_40750972/article/details/123868849
Author: blainet
Title: 使用配置文件创建conda环境
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