打开conda终端：
打开conda终端
如下所示：
conda终端
导出环境和对应的依赖
查看conda环境列表
conda info -e
环境列表如下：
环境列表
启动环境
conda activate 环境名称
conda 导出环境
conda env export > environment.yml
conda 导出依赖
# 如果原先是conda 安装的包就用conda 来生成conda_requirements.txt
conda list -e > conda_requirements.txt
# 如果原先是pip 安装的包就用pip 来生成pip_requirements.txt
pip freeze > pip_requirements.txt
导出的环境和依赖文件在对应用户的目录下：
导出的环境和依赖文件
在新机器上重现环境和依赖
重现环境
将上述两个文件放置在新机器的用户目录下，在conda控制台输入：
conda env create -f environment.yml
安装依赖
# conda 安装conda_requirements.txt
conda install --yes --file conda_requirements.txt
# pip 安装pip_requirements.txt
pip install -r pip_requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
PS：安装依赖，文件名需要使用绝对路径，更换清华源，检查依赖文件中的内容和pip list输出结果一样
安装依赖大概率无法成功，需要手动安装
安装jupyter-lab
先在新电脑的conda终端中启动环境
启动环境
安装jupyter-lab
pip install jupyterlab启动jupyter-lab
在conda终端输入：
jupyter-lab
在浏览器启动jupyter-lab
特别地，安装完的jupyter-lab是只有本机的Python环境，有可能没有虚拟环境，需要手动添加
首先启动环境
conda activate 环境名称
安装ipykernel
pip install ipykernel
添加虚拟环境到jupyter
python -m ipykernel install --name=名字
运行jupyter文件
安装依赖包
pip install torch==1.10.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torchaudio==0.10.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torchvision==0.11.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install h5py -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlab -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
