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大家好我是咕噜美乐蒂，很快乐又和大家见面了！上面我就和大家一起来理解一下把 Conda 虚拟环境移到不同的机器能够通过以下步骤实现：
1. 在原机器上导出虚拟环境
在原机器上关上命令行或终端，输出以下命令：
conda activate <env_name>
conda env export > environment.yml
这将会导出以后虚拟环境下的所有包和依赖项，并生成一个名为 environment.yml 的文件。
2. 将 environment.yml 文件复制到指标机器
将 environment.yml 文件复制到指标机器上，能够通过文件共享或传输工具实现。
3. 在指标机器上创立新的虚拟环境
在指标机器上关上命令行或终端，输出以下命令：
conda env create -f environment.yml
这将会依据 environment.yml 文件创建一个新的虚拟环境，并装置其中的所有包和依赖项。
4. 激活新的虚拟环境
在指标机器上关上命令行或终端，输出以下命令：
conda activate <env_name>
这将会激活新的虚拟环境。
至此，你曾经胜利将 Conda 虚拟环境从一个机器迁徙至另一个机器。
对于 soloV2 的装置，能够通过以下步骤实现：
1. 装置 Anaconda 或 Miniconda
在官网上下载并装置 Anaconda 或 Miniconda，这是应用 Conda 治理 Python 环境的前提。
2. 创立新的 Conda 虚拟环境
在命令行或终端中输出以下命令来创立一个新的 Conda 虚拟环境：
conda create –name soloV2 python=3.6
其中 soloV2 是虚拟环境的名称，python=3.6 示意应用 Python 3.6 版本的解释器。
3. 激活虚拟环境
在命令行或终端中输出以下命令来激活虚拟环境：
conda activate soloV2
4. 装置 PyTorch 和 torchvision
输出以下命令来装置 PyTorch 和 torchvision：
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch
其中 -c pytorch 示意应用 PyTorch 官网的软件源进行装置，cpuonly 示意只装置 CPU 版本的 PyTorch。
5. 装置其它依赖项
输出以下命令来装置其它依赖项：
pip install cython matplotlib pycocotools opencv-python-headless
至此，你曾经胜利地装置了 soloV2。能够通过以下命令来查看装置是否胜利：
python -c “import torch; print(torch.__version__)”
好啦，明天美乐蒂就和大家分享到这里啦，小伙伴们有更好的方法能够在评论区打进去哦~~ 以便大家更不便地操作呢。
