conda env create指定存放路径

根据提供的引用内容，可以使用`conda create`命令来指定新环境的存放路径。具体步骤如下：

1. 打开终端或命令行窗口。
2. 输入以下命令来创建一个新的conda环境，并指定存放路径：

   conda create --prefix /path/to/new/environment <package>

其中，`/path/to/new/environment`是你想要指定的新环境的存放路径，`<package>`是你想要安装的包名。
3. 等待环境创建完成。

需要注意的是，如果你已经激活了一个conda环境，那么新环境将会在当前环境的目录下创建。如果你想要在其他目录下创建新环境，需要先退出当前环境。

相关问题

conda环境安装whl

以下是在conda环境中安装whl文件的步骤：
1. 首先，建立一个专门的conda环境，可以使用以下命令：

   conda create -n env_name python=3.7

其中，env_name是你想要创建的环境名称，python=3.7表示使用Python 3.7版本。
2. 激活该环境，可以使用以下命令：

   conda activate env_name

3. 进入存放whl文件的路径，使用以下命令安装：

   pip install package_name.whl

其中，package_name是你想要安装的whl文件的名称。
4. 安装完成后，可以使用以下命令验证是否安装成功：

   pip list

如果列表中出现了你刚刚安装的包，说明安装成功。

conda和强化学习

### 使用 Conda 管理强化学习相关的包和环境

#### 创建专门的强化学习环境
为了确保不同项目之间的依赖关系不会互相干扰，建议为每个特定的任务创建独立的虚拟环境。对于强化学习而言，可以通过如下命令来创建一个新的环境：

conda create --name rl_env python=3.8

这会建立名为 `rl_env` 的新环境并指定 Python 版本为 3.8。

激活此环境以便在其内部安装所需的库和其他工具：

conda activate rl_env

#### 安装 Gym 库及其他必要的软件包
Gym 是一个广泛使用的开源 Python 库，它提供了标准化的应用程序接口(API)，使得可以在不同的环境下测试和发展强化学习算法[^2]。要在一个已有的 conda 环境中安装 gym 及其依赖项，可执行下面这条指令：

conda install -c conda-forge gym[atari]

这里 `-c conda-forge` 参数指定了从 conda-forge 渠道获取资源；而 `gym[atari]` 则表示除了基本组件外还要一并下载 Atari游戏模拟器的支持模块。

如果还需要其他与机器学习有关的数据处理或者可视化方面的支持，则可以根据需求继续添加更多有用的第三方库到当前环境中去，比如 NumPy, Matplotlib 或者 TensorFlow/PyTorch 这样的深度学习框架。

#### 修改 .condarc 文件调整存储位置
当面对磁盘空间有限的情况时，可能希望改变默认情况下由 conda 所管理的所有包及其缓存数据的实际存放地点。为此目的，应当编辑位于用户主目录下的 `.condarc` 配置文件，设置新的路径作为全局范围内的替代方案[^3]。例如：

pkgs_dirs:
  - D:\\Anaconda\\pkgs
envs_dirs:
  - E:\\Envs

上述 YAML 格式的配置片段展示了怎样把包的位置设为 `D:\Anaconda\pkgs` 并将所有新建的 conda 虚拟环境放置于 `E:\Envs` 下面。