首先查看该环境的pip包

pip list

pip环境的转移和复制

python项目中一般都包含一个 requirements.txt 文件，用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境的部署。

下面为在linux环境下“pip自动生成和安装requirements.txt”的步骤。

pip freeze > requirements.txt

安装requirements.txt依赖，先建立一个test_env的环境，然后激活然后导入

conda create -n test_env python=3.9.0   # 创建新的虚拟环境
conda activate test_env     # 激活新建的虚拟环境
pip install -r requirements.txt

conda转移和复制

conda env export > environment.yaml

会生成environment.yaml文件在mnist文件夹中
当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，就可以通过下面的命令来复现安装环境了。

conda env create -f environment.yaml -n environment_name

.yaml文件移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包，你用pip之类装的东西没有移植过来，需要你重新安装
这里直接运行会说已经产生了TensorFlow运行环境，所以利用vim打开environment.yaml然后修改名字TensorFlow为TensorFlow1，然后创建

成功
但是.yaml文件移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包，你用pip之类装的东西没有移植过来，需要你重新安装