이 설명은 window 환경 기준이고 ubuntu일 경우 조금 다를 수 있습니다. (앞에 source 명령어를 넣어줘야 하는 등 아주 조금의 차이가 있습니다.)
윈도우 가정으로 Anaconda prompt를 실행 시켜서 명령어들을 입력해줍니다. (관리자 권행으로 실행하는 것을 추천드립니다)
1. 가상환경 생성 및 활성화
- 원하는 파이썬 버전과 함께 가상환경 생성 (`-n` 다음에 만들기 원하는 환경 이름 설정)
conda create -n 가상환경이름 python=3.5
- Tensorflow-gpu와 함께 가상환경 생성 (CUDA 툴킷과 cuDNN도 자동으로 설치됨)
conda create -n 가상환경이름 tensorflow-gpu
- 가상환경 활성화
activate 가상환경이름
- 가상환경 비활성화 (base로 돌아가기)
deactivate
2. 가상환경 목록 조회
conda env list
3. 가상환경 삭제
conda env remove -n 가상환경이름
4. 가상환경에 필요한 라이브러리 다운 받기 및 관리
- 해당 라이브러리와 그 외 필요한 다른 바이너리 파일들도 함께 설치 및 빌드
conda install 패키지이름
conda install 패키지이름==버전
- 해당 라이브러리 설치
pip install 패키지이름
pip install 패키지이름==버전
conda로 설치해야하나 pip로 설치해야하나 크게 고민하실 필요는 없습니다 (저는 보통 pip로 설치합니다). 간단하게만 말하자면 pip는 python 패키지를 다룰 수 있습니다. conda는 python 패키지 및 python 패키지가 아닌 것들도 모두 처리할 수 있습니다. 둘 다 모두 현재 가상환경에 패키지를 설치한다는 것은 동일합니다. 다만 conda는 python 패키지 및 python 패키지의 외부 라이브러리 종속성을 처리합니다. conda가 종속성도 처리하기 때문에 `conda`로 설치하는 것이 좋다는 사람도 있습니다. 하지만 conda에서 관리하고 있지 않은 패키지도 있어서 그런 경우엔 pip로 설치해줘야 합니다. 자세한 차이점은 아래 링크를 참고하세요.