深度学习的硬件环境要求很高，自己电脑的配置不高，有时就需要连接服务器之类的使用。
而服务器一般布置在内网里面，可以在内网中通过网络协议访问，但是当服务器不能访问外网时就需要在本地传文件给服务器。
比较麻烦的是给服务器安装conda环境，一个一个传.whl文件效率太低，这里介绍一种打包conda环境的方法。
将本地环境打包
首先在base环境下安装Conda Pack
pip install conda-pack
然后执行以下命令
conda pack -n [my_env] -o [out_name].
将需要打包的环境打包成.压缩文件，通过scp协议等将压缩文件传给服务器。首先在服务器anaconda文件夹的envs目录下创建目标环境文件夹。然后解压即可使用。
安装
mkdir -p [my_env] # -p 指可以多级创建目录
tar -xzf [my_env]. -C [my_env] # -C 后面接文件夹路径
./[my_env]/bin/python # 直接启用python解释器
# 这样就可以将虚拟环境名称添加到搜索路径中去
source ./[my_env]/bin/activate
此时使用
conda env list
即可查到虚拟环境列表中已经出现了新加入的虚拟环境。
本文参考自：/p/87344422