1、创建名为env_wcs，python版本为3.6的虚拟环境
conda create -n env_wcs python=3.6
conda create -n my_ env numpy matplotlib python=3.6
2、激活环境
source activate my_env
3、退出虚拟环境：
source deactivate
4、删除环境
conda remove -n my_env --all
5、查看环境列表
conda env list
#安装需要的包
6、安装opencv
pip install opencv-python
7、安装torchversion
pip install torcy
hvision
8、安装tqdm
%tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。
pip install tqdm
9、安装Cython
%Cython 可以让我们方便地：用 Python 的语法混合编写 Python 和 C/C++ 代码，提升 Python 速度，调用 C/C++ 代码。
pip install cython
10、安装scikit-image
%opencv用于我们的tensorflow训练数据预处理实在是太大才小用了，而且opencv的安装也不是很方便。所以，需要一些更加精简轻便的框架来帮助我们做数据预处理，scikit-image就是这样一个扩展包
pip install scikit-image
原文：https://www.cnblogs.com/wangchangshuo/p/11613290.html