anaconda里除了有python包之外（我们下载python可不就下载的这个包吗），还集成了很多数据分析用的包，不用我们再一一安装了。
如果在path里配置了anaconda的环境变量，anaconda prompt 和 cmd并无太大差别，只不过anaconda prompt更方便，更好用，有很多快捷键。
anaconda创建环境，激活，就可以在这个环境中下载需要的包的版本，即使与别的环境的版本冲突问题也被anaconda解决了，就这样用anaconda来管理不同的python环境。
在微信读书搜了4本关于anaconda的书，花了36分钟就全部看完了，还包括一部分简单的实践操作。如果不是微信读书能计时，我绝对想不到看书可以这么快，这么清晰，这么高效的解决问题，比在百度上搜索快太多了，而且非常清晰，不像去网页搜索，一家一言，非常乱，让那些没看过书的人更乱了。先看过书，有了一个系统的了解后再去百度解决问题，会立马清晰了很多，不会被问题接着问题，接连不断地网页带偏。
anaconda自带开发工具ipython：用于开发快速运行的小型代码，按回车即可运行。
自带开发工具jupyter：网页，可以记笔记。
conda list
conda install xx
在anaconda环境里用pip安装的包，和conda安装的包一样，都能用。
之前安装了anaconda，但是一直不明白它到底是干什么的，现在终于明白了。花了一个上午的时间。
AssertionError:torch not compiled with cuda enabled
一直在报这个错误，torch.cuda.is_available() 也是false。
淡定，不要慌，我发现本来很简单的bug，由于心情比较烦，比较乱，就一直在找啊找，搞了半天，其实如果静下心来，半个小时，一个小时就找到啦！
直接原因：下的是cpu版本的torch，而不是gpu版本的torch。
间接原因：清华大学的镜像网站在linux平台上不能下载gpu版本的torch，只能下载cpu版本
所以，不要用下面这个命令，这个命令是用清华大学镜像网站下，因为它只有cpu版本的
conda install pytorch cudatoolkit=11.0要用下面这个命令，从官网下
conda install pytorch cudatoolkit=11.0 -c pytorch(推荐) 如果官网下载太慢，用下面的pip下载一样可以,
pip install torch==1.7.1+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html如果您到这里还没有解决，可以自己去pytorch官网下载哦：
下载到linux之后，再到这个xx.whl文件夹内执行pip install XX.whl 文件就解决了
检验是否安装成功
torch.cuda.is_available() 返回true即成功
此时conda list里面只有torch（gpu版本的），没有pytorch（是cpu版本的）。如果两个都有会默认使用pytorch（cpu版本），就会出现明明有torch却torch.cuda.is_available() 返回false的情况
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有的包，只能用pip安装，例如transformers
进入conda环境后，用pip安装和用conda安装的功能一样，都是安装在anaconda中。
conda install XX 自动进入base环境
conda activate 手动进入base环境
conda deactivate 退出当前环境。
