之前我嘗試了用pipenv來管理虛擬環境，并用pipenv來創建虛擬環境打包exe.
使用pipenv建立虛擬環境解決python打包exe文件過大的問題（附打包帶圖標，多個py文件打包exe）

pipenv創建虛擬環境，很難更改pyhon版本，默認的python是電腦自帶的python.
而anaconda創建的虛擬環境能更改python版本。
利用虛擬環境打包exe時，如果包含一些深度學習框架，一般要求的深度學習框架版本很低，深度學習框架版本低，則配套的python版本也要低，這時如果再用pipenv則比較麻煩啦。（因為可能我們電腦自帶的Python版本很高）
深度學習框架與python對應關系見鏈接。
python深度學習環境支撐列表 各版本對應關系，Keras，TensorFlow，pytorch ，caffe等。

anaconda常用命令

#獲取版本號
conda --version 或 conda -V
#檢查更新當前conda
conda update conda
#查看當前存在哪些虛擬環境
conda env list 或 conda info -e
#查看–安裝–更新–刪除包
conda list：
conda search package_name# 查詢包
conda install package_name
conda install package_name=2.6.0
conda update package_name
conda remove package_name

anaconda虛擬環境

創建虛擬環境

conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等）

激活虛擬環境

#Linux source activate your_env_name#Windows activate your_env_name

刪除虛擬環境

conda remove -n your_env_name --allconda remove --name your_env_name --all

anaconda虛擬環境打包

使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令創建python版本為X.X、名字為your_env_name的虛擬環境。your_env_name文件可以在Anaconda安裝目錄envs文件下找到。

第一步：原始文件夾，進入cmd
注意anaconda python已添加進環境變量
如果不會，查看鏈接
cmd執行python程序，文件夾直接進入cmd程序

第二步：創建制定python版本的環境

conda create -n yudengwu python=3.6

點擊y，自動安裝必要的包

安裝結束

第三步：激活虛擬環境

#Linux source activate your_env_name#Windows activate your_env_name

第四步：安裝打包exe和程序相關的庫

打包需要的 pyinstaller

pip install pyinstaller

安裝相關庫 如

pip install opencv-python

第五步：查看已安裝的庫

conda list

第六步：打包exe
這里簡單打包下，更多打包見前面給的鏈接 pipenv版打包。

pyinstaller -F xx.py

可以運行

更多

之前使用pipenv打包tensorflow時出現了下列錯誤信息

tensorflow的 ImportError: DLL load failed: 動態鏈接庫(DLL)初始化例程失敗

出現這種錯誤的原因是最近tensorflow安裝包不支持較老的處理器，需要安裝老版本的tensorflow
而當時pipenv對應的python版本是3.7。3.7的python版本對應的tensorflow 可不低。
這次使用的anaconda創建的虛擬環境指定的python版本是3.6。我來嘗試下，安裝tensorflow是否可以使用。

在虛擬環境下安裝低版本的tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.5

版本1.5可以，當我使用版本1.11.0還是出現mportError: DLL load failed: 動態鏈接庫(DLL)初始化例程失敗
看來合適的版本是1.5及其以下

不管怎么說python3.6 時，TensorFlow1.5 在虛擬環境下可以用

安裝好后，測試一下：
先進入python
輸入python，然后再測試

成功意味著我們可以將深度學習模型打包成exe啦。

電氣工程的計算機萌新：余登武。如果你覺得本文對你不錯。請點個贊支持下，謝謝。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的anaconda虚拟环境教程大全的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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