Minicondaを使う利点

condaでtensolflowを入れると、GPUで学習を並列処理するのに必要となるライブラリ（CUDAやcuDNN）を勝手にインストールしてくれる。
https://www.anaconda.com/tensorflow-in-anaconda/
仮想環境の設定ファイルが出力できるので、仮想環境の使いまわしが簡単。（pipenvのPipfileと同様）
Anacondaと比べて、最小限の機能だけ有しているので、インストールなどが楽で気軽に手を出せる。

環境

Ubuntu 18.04
conda 4.7.11(2019年8月30日時点最新)

Minicondaのインストール

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh  
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

参考：Minicondaのアーカイブ（Windows版、Mac版もダウンロードできます）
https://repo.continuum.io/miniconda/

仮想環境の準備

仮想環境の作成
-n に環境名を設定します。

conda create -n <envname> python=3.6

作成した仮想環境を確認

conda info -e

仮想環境の有効化

conda activate <envname>

source activateでも仮想環境に入れるが、conda 4.4.0(2017-12-20)以降からはconda activateが推奨されている。
4.4.0 (2017-12-20) Recommended change to enable conda in your shell

仮想環境の無効化

conda deactivate

condaのProxy設定（Proxy環境のみ）

設定ファイル .condarcを作成

# create '.condarc' inside home directory
conda config

.condarc を編集。隠しファイルなので、ls では表示されない。

cd $home
sudo vim .condarc

以下の内容を転記。{}の内容は、適宜書き換え

proxy_servers:
    http: http://{user}:{password}@{proxy_ip_or_domain}:{proxy_port}
    https: http://{user}:{password}@{proxy_ip_or_domain}:{proxy_port}

設定が反映されているか確認

# create '.condarc' inside home directory
conda config --show

パッケージのインストール

conda install ライブラリ名

仮想環境の設定ファイル出力

yml形式で設定ファイルを出力します。
この設定ファイルは、GCPやAWSなどのインスタンスに同一環境を作成する際に重宝します。

conda env export -n <envname> > myenv.yml

設定ファイルをもとに仮想環境を複製

前項で作成した設定ファイルを、-fオプションに指定し、conda env createを実行します。

conda env create -n <envname> -f myenv.yml

仮想環境が作成されているか確認

conda info -e

仮想環境の削除

conda remove -n <envname> --all

以上