深度学习方法用于保存Python环境配置与PyTorch常见组件的版本组合
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【深度学习】如何保存 Python 环境配置以及PyTorch 常见数据包版本组合
“随着越来越多的用户选择 PyTorch 作为其深度学习开发的首选工具，环境配置问题却常常成为困扰用户的难点。本文将介绍（1）一种有效的 PyTorch 开发环境搭建方案；（2）在成功完成环境配置后，如何记录当前环境中所有 Python 包的具体版本信息。这样即便未来需要重新构建环境，也可以迅速恢复原有配置，避免重复劳动。”
01 一个可行的 PyTorch 环境
这仅是我所采用的一种可行的环境配置方式，期待大家能够提供更多宝贵的经验，我将据此对本文进行更新。
创建一个新的 conda 环境（[不知道如何新建和删除 conda 环境的小伙伴移步](http:/
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