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 python=3.9 # 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
