virtualenv怎么用在windows里面

在 Windows 上使用 virtualenv 可以分为以下步骤：

1. 安装 Python：在官网 https://www.python.org/downloads/ 下载 Python 的 Windows 版本，按照提示进行安装。

2. 安装 virtualenv：在命令提示符或 PowerShell 中输入以下命令进行安装：

   pip install virtualenv

3. 创建虚拟环境：在命令提示符或 PowerShell 中进入你想要创建虚拟环境的目录，然后运行以下命令：

   virtualenv env

其中，env 是虚拟环境的名称，你可以根据自己的需要进行命名。

4. 激活虚拟环境：在命令提示符或 PowerShell 中进入虚拟环境的目录，然后运行以下命令：

   env\Scripts\activate

这样就激活了虚拟环境。

5. 安装需要的依赖：在虚拟环境中使用 pip 安装需要的依赖，例如：

   pip install requests

这样就在虚拟环境中安装了 requests 包。

6. 退出虚拟环境：在命令提示符或 PowerShell 中运行以下命令退出虚拟环境：

   deactivate

这样就退出了虚拟环境。

以上就是在 Windows 上使用 virtualenv 的基本步骤。

相关问题

我已经在windows创建好了一个virtualenv虚拟环境，我也下载好了cudn10.1，我怎么在这个虚拟机环境里面安装cudn10.1和cudnn

你可以按照以下步骤在虚拟环境中安装CUDA 10.1和CuDNN：

1. 首先，确保你已经正确安装了NVIDIA显卡驱动程序，并且你的显卡符合CUDA 10.1的要求。你可以在NVIDIA官网上找到相应的驱动程序。

2. 下载CUDA Toolkit 10.1的安装程序，可以在NVIDIA的官方网站上找到。选择适合你操作系统的版本并下载。

3. 运行CUDA Toolkit 10.1的安装程序。在安装向导中，选择自定义安装选项，然后选择你创建的虚拟环境作为安装路径。

4. 在安装选项中，确保选择安装CUDA Toolkit，并勾选所需的组件。根据你的需求，可以选择安装CUDA开发工具、CUDA示例、CUDA库等。

5. 完成安装后，打开命令提示符或终端，并激活你的虚拟环境。

6. 接下来，下载CuDNN的压缩文件。你需要先注册一个NVIDIA开发者帐户，然后才能下载CuDNN。请确保下载与你的CUDA版本兼容的CuDNN版本。

7. 解压缩CuDNN压缩文件，并将其中的文件复制到你的虚拟环境的相应目录下。具体路径可以参考CuDNN的文档。

8. 完成以上步骤后，你已成功在虚拟环境中安装了CUDA 10.1和CuDNN。

注意：在安装过程中，如果遇到任何问题，你可以参考CUDA和CuDNN的官方文档，或者在相关论坛上寻求帮助。

window安装部署virtualenv

Windows上安装和部署`virtualenv`（虚拟环境）是为了在单个计算机上为不同的Python项目创建隔离的开发环境，避免依赖冲突。以下是详细的步骤：

1. **安装Python**: 确保你的计算机上已经安装了最新版的Python。如果没有，可以从官网（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。

2. **安装virtualenv**: 打开命令提示符（对于Windows用户，通常是CMD或PowerShell），输入以下命令安装virtualenv：

   python -m pip install virtualenv

或者，如果你使用的是Python 2，使用`easy_install`代替`pip`：

   easy_install virtualenv

3. **创建虚拟环境**: 创建新虚拟环境时，你需要指定一个名称，比如为项目“myproject”创建虚拟环境，命令如下：

   virtualenv myproject

这将创建一个名为`myproject`的新文件夹，里面包含独立于全局Python环境的Python和pip。

4. **激活虚拟环境**: 要开始在虚拟环境中工作，你需要激活它。在Windows下，对应命令如下：

- 对于CMD：

     myproject\Scripts\activate.bat

- 对于PowerShell：

     .\myproject\Scripts\Activate.ps1

成功激活后，命令提示符会显示虚拟环境的名称，如`(myproject)`。

5. **安装依赖**: 现在，你可以在虚拟环境中使用`pip install`命令来安装项目的特定依赖：

   pip install package_name

6. **退出虚拟环境**: 当完成项目开发后，通过键入`deactivate`命令回到全局Python环境：

   deactivate

记住，每个项目都有自己的独立虚拟环境，这样就可以在不干扰其他项目的情况下管理它们的依赖。