conda的虚拟环境真的非常实用，尤其是对于大的深度学习项目，给每个项目单独配一个环境，轻巧又容易管理，还能直接用别人配好的虚拟环境，非常方便。这里记录几个常用的导入导出命令免得每次找：
查看可用环境：
conda info --envs
输出样式：
更换环境（如py36）：
source activate py36
导出当前环境：
conda env export > py36.yaml
会生成一个py36.yaml文件，将其复制到目标机上后执行导入环境操作：
conda env create -f py36.yaml
注意：若导出base环境，则在目标机上会提示已存在（而且base环境无法删除）。所以要想导出base，最好先复制一下，再导出复制品：
conda create -n new_name --clone base
再导出new_name环境即可。必要的话再在原机删除复制环境：
conda remove -n new_name --all
在用的时候发现有些module还是未安装，上网找了下原因，原来以上只会导出conda命令直接安装的包，而我的包大多是用pip安装在Anaconda的lib和site-package里了。因此还要用导出pip的方法：
pip导出安装的库到27.txt：
pip freeze > 27.txt
pip导入27.txt中列出的库到新机：
pip install -r 27.txt
其实就是按列表重新安装一遍，导出的列表可以自己先看一眼，筛掉一些脑抽安装的没用包