今年开源的各类AI项目目不暇接，大多都需要部署Python环境，但是每个项目需要的Python环境可能都不一样，依赖包也不可能完全兼容，那么安装一个好的软件包管理系统就很有必要。
Conda作为一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并能实现各个环境轻松切换。有了它你就可以为每个AI项目部署最适合的Python运行环境。而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了python和conda，后期可以通过pip和conda来安装所需要的包。
miniconda下载
清华大学开源软件镜像站：mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda，下载对应系统的最新版本即可（如下图）
安装前，为了避免冲突，务必删除本机已经安装的python环境。
下载完成后，点击安装包一直下一步，勾选下图所示选项，点击Install完成安装。
镜像源修改
各系统都可以通过修改用户目录下的.condarc文件来使用TUNA镜像源。Windows用户无法直接创建名为.condarc的文件，可先执行condaconfig--setshow_channel_urlsyes生成该文件之后再修改（C:\Users\你的用户名\.condarc）。
编辑.condarc文件，将下方图片中的内容写入到该文件中
运行Conda
接下来从Windows菜单栏选择AnacondaPowershellPrompt(miniconda)或AnacondaPrompt(miniconda)进入Conda的命令行。
进入到如下所示，说明conda安装正常
接下来，创建一个虚拟环境专用于日常工作，输入condacreate-nworkpython=.10，然后输入y等待下载安装完成
其他命令：
进入虚拟环境，condaactivatework
安装第三方包，pipinstall包名
退出虚拟环境，condadeactivate
删除虚拟环境，condaremove-nwork--all
conda使用的一个大致流程：创建虚拟环境—进入虚拟环境—安装第三方库—运行项目
结语安装conda可以很好的帮你管理不同python环境，比如，你可以在虚拟环境test1中安装python.10版本，在test2中安装python.9版本，运行项目时，只需要三步即可在两个虚拟环境之间随意切换，示例：进入test1环境condaactivatetest1退出test1环境condadeactivate进入test2环境condaactivatetest2
进入虚拟环境安装的包只适用于当前虚拟环境，不会对其他虚拟环境的包产生影响。