写深度学习代码前，总要把Github上许多开源代码下下来跑一下。不同的项目有不同的运行环境，因此，就免不了为每个项目配置不同的库。本科的时候嫌虚拟环境太麻烦，就直接略过没学，现在还是得来补课。

一般而言，步骤如下：创建虚拟环境->激活/退出虚拟环境/Python库配置/代码运行

1. 创建虚拟环境

在Python中，虚拟环境是一个独立的Python运行环境，它允许您在同一计算机上维护多个项目，每个项目都可以有其自己的依赖包和Python版本，而不会互相干扰。通常建议将虚拟环境的目录放置在与您的项目目录相对应的位置。这有助于将虚拟环境与特定项目相关联，确保项目的依赖关系被正确隔离和管理。

MyProject/
├── myprojectenv/  # 虚拟环境目录
├── main.py
├── requirements.txt
├── …

进入myprojectenv目录后，创建虚拟环境：virtualenv env1

2. 激活/退出虚拟环境

env1下面有Scripts目录，在cmd进入该文件夹后，运行activate指令即可激活虚拟环境，退出指令为deactivate。

3. Python库配置

需要用到pip相关的指令。pip工具安装Python包时，默认情况下，包会被安装到Python的site-packages目录中。在虚拟环境中时则安装在虚拟环境的site-packages目录中。

pip --version        #查询版本
pip --help        #获得帮助 
pip install -U pip        #升级pip
sudo easy_install --upgrade pip        #升级pip，上一命令无效时，可以使用这个替代
pip install SomePackage        #安装最新版本
pip install SomePackage==1.0.4        #安装指定版本
pip install ‘SomePackage>=1.0.4’        #安装的最小版本
pip install --upgrade SomePackage        #升级包
pip uninstall SomePackage        #卸载包
pip search SomePackage        #搜索包
pip show SomePackage        #显示安装包信息
pip show -f SomePackage        #查看指定包的详细信息
pip list        #列出已安装的包
pip list -o        #查看可升级的包

代码运行

在IDE中配置python解释器，这样就可以在指定python环境下编写代码了。这里推荐一篇文章，讲得很清晰。