1 Anaconda安装
1.1 下载Anaconda安装包
方式一：官网下载（不推荐）
Anaconda官网下载：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
为什么不推荐呢？因为国外源实在是太慢了！！！毕竟我不是每次睡觉前都想得起要下载这些…
方式二：镜像下载（强烈推荐！！！）
清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
找到一个适合自己机子的版本下载就好啦！不到1min就可以下载完成！
（我一般下载这类东西都会挑最新版的前几个版本，最新的未必是好的）
1.2 安装Anaconda
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1.3 Conda常用命令
一般如果要下载包(Tensorflow、pytorch、keras等)都可以在这里conda命令或pip命令下载
conda常用的命令：
conda list 查看安装了哪些包。
conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda 检查更新当前conda
2 创建虚拟环境
2.1 虚拟环境的作用
如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟环境可以搭建独立的python运行环境, 使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响.
2.2 创建虚拟环境
2.2.1 命令行输入(Anaconda Prompt)
conda create -n xxx python=3.5
xxx为自己命名的虚拟环境名称，该文件可在Anaconda安装目录 envs文件下找到
PS：之前有安装过python 3.7的版本，安装后发现不能使用pip（应该是创建虚拟环境的时候没有顺带安装），但是安装python3.5的虚拟环境的时候，由顺带安装pip，也就是说python = 3.5的时候是可以使用pip命令的。（只是我遇到的情况，不知道是不是机子的问题）
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2.2.2 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境
python –version # 可以检查当前python的版本
conda info –envs # 查看所有虚拟环境信息
Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)
Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)
2.2.3 在虚拟环境中安装额外的包
这里以安装tensorflow为例：
激活tensorflow环境后，输入命令（这里我安装的是tensorflow1.5版本，并且用镜像安装——快！）：
（个人习惯上用pip命令了，其实conda和pip安装没有太大的区别）
pip install tensorflow==1.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
之前有安装过比较高版本的tensorflow(好像是1.8)，后来发现使用时和keras包不兼容，网上搜了一下然后改成了1.5版本
2.2.4 关闭虚拟环境
Linux: source deactivate
Windows: deactivate
2.2.5 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) –all
conda remove –name your_env_name package_name # 删除环境中的某个包