方案对比：yml 还是打包？
迁移 conda 环境，主流有两种办法：
1. 环境配置文件（.yml）
用conda env export > environment.yml导出包列表，到新电脑上conda env create -f environment.yml重建。
- 优点：文件小，可跨平台（只要包支持）。
- 缺点：需要联网重新下载所有包，如果网速慢或者有些包已经下架了就比较尴尬。
2. 直接打包整个环境
用conda-pack把环境中所有的文件打成一个压缩包，到新电脑上解压就能用。
- 优点：不需要联网，原样复制，速度快。
- 缺点：包体较大，且不能跨操作系统（Win 打包的只能在 Win 上用）。
因为我旧电脑的环境非常庞大，而且新电脑网络环境一般，所以果断选择第二种。而且我发现，很多人直接在 base 环境里装conda-pack，这其实不太好——会让 base 环境越来越臃肿，万一卸载不干净还容易引起依赖冲突。比较好的习惯是单独用一个临时环境来装这类工具，用完就删，base 始终是纯净的。
操作全流程
第一步：在原电脑上找个"临时工"环境装 conda-pack
打开 Anaconda Prompt，执行：
conda create -n temp_env -c conda-forge conda-pack -y conda activate temp_env这里新建了一个叫temp_env的小环境，只装了一个conda-pack。之后这个环境可以随时删掉，完全不伤 base。
第二步：打包需要迁移的环境
假设你要把两个环境URSA_env和unetpp_env打包到 U 盘（假设 U 盘盘符是E:）：
conda pack -n URSA_env -o E:\URSA_env.tar.gz conda pack -n unetpp_env -o E:\unetpp_env.tar.gz打包的过程就是复制、压缩，速度快慢取决于环境大小。完成后 U 盘里就会出现两个.tar.gz压缩包。
顺便提一句：如果担心以后还要用，也可以顺手导出 yml 作为备份。在temp_env激活状态下：
conda env export -n URSA_env --no-builds > E:\URSA_env.yml conda env export -n unetpp_env --no-builds > E:\unetpp_env.yml这样双保险，更放心。
第三步：把压缩包拷到新电脑，确认路径
新电脑上 Anaconda 安装在D:\Anaconda3。为了避免放错位置，先打开新电脑的 Anaconda Prompt 看一眼：
conda info --envs输出可能像这样：
base * D:\Anaconda3记下这个路径，接下来要把环境解压到D:\Anaconda3\envs\下面。
第四步：解压并"激活"环境
先把 U 盘里的两个压缩包放到新电脑任意位置（比如直接放在 E 盘根目录），然后在 Anaconda Prompt 里执行：
# 创建环境目录 mkdir D:\Anaconda3\envs\URSA_env mkdir D:\Anaconda3\envs\unetpp_env # 解压 tar -xzf E:\URSA_env.tar.gz -C D:\Anaconda3\envs\URSA_env tar -xzf E:\unetpp_env.tar.gz -C D:\Anaconda3\envs\unetpp_env如果你的 Windows 版本较老，没有自带
tar命令，直接装个7-Zip，右键压缩包"解压到"对应的目录也是一样的。
解压完之后，环境还不能直接用，需要运行一下conda-unpack来清理内部路径绑定：
conda activate URSA_env conda-unpack conda activate unetpp_env conda-unpack这一步很快，就是把环境里一些硬编码的路径更新成当前机器上的实际路径。
第五步：验证
conda env list应该能看到两个新环境躺在D:\Anaconda3\envs下了。分别激活，跑一下python --version和你常用的import torch之类的检查，基本跟旧电脑一模一样。
可能会碰到的坑
1. tar 命令不存在
Windows 10 1803 之后的版本内置了 tar，如果报错"不是内部或外部命令"，直接下载 7-Zip 解压就行，效果完全一样。
2. 解压路径写错
一定要根据conda info --envs显示的 base 路径来，别想当然。很多人把 Anaconda 装在D:\Anaconda，跟默认的D:\Anaconda3不一样。
3. 权限问题
如果解压时提示权限错误，用管理员身份运行 Anaconda Prompt。
4. 跨系统不通用
这也是 conda-pack 唯一的短板：Windows 打包的环境只能在 Windows 上用，Linux 同理。如果跨系统，还是乖乖用 yml 吧。
5. 清理临时环境
原电脑上那个temp_env如果不需要了，别忘了删：
conda deactivate conda env remove -n temp_env
