0、說明：
對於tensorflow配合keras使用，因為linux伺服器沒有root許可權，所以目前最高可用版本是 1.6.0，否則就會報錯某些 so找不到
conda install -n xujiandeeplearning tensorflow==1.6.0
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說明：conda兩個概念 環境envs，每個環境下可以安裝packages，所以是有兩個概念 env 和 package
而且conda可以同時安裝python環境，所以執行conda命令之前不一定非得要有python環境的
1、首先是安裝
bash ./anaconda3-5.0.1-linux-x86_64.sh
#conda設定源
# 新增anaconda的tuna映象
conda config --add channels
# tuna的help中映象位址加有引號，需要去掉
2、需要首先建立環境 env，然後在環境下建立 package
#列舉出所有環境
conda info -e檢視已安裝的環境，當前被啟用的環境會顯示有乙個星號或者括號。
#建立乙個環境（注意這裡制定了python=3.6,這個指定可以同時安裝python，所以執行這個命令前不需要有python3.6環境的）
conda create --name xujiandeeplearningpython=3.6
# 刪除乙個已有的環境
conda remove --name xujiandeeplearning --all
#進入環境env
activate xujiandeeplearning # for windows
source activate xujiandeeplearning # for linux & mac
#離開環境
deactivate xujiandeeplearning # for windows
source deactivate xujiandeeplearning # for linux & mac
使用者安裝的不同python環境都會被放在目錄c:\users\username\anaconda3\envs下，
#檢視某個package的所有可用版本：
anaconda search -t conda ***
# 檢視當前環境下已安裝的包
conda list
# 檢視某個指定環境的已安裝包
conda list -n python34
# 查詢package資訊
conda search numpy
# 安裝package
conda install -n xujiandeeplearning numpy
# 更新package
conda update -n xujiandeeplearning numpy
# 刪除package
conda remove -n xujiandeeplearning numpy
3、配置好了環境如何在pycharm使用？注意圖中的location是乙個空目錄，venv前的目錄是工程目錄；
這裡主要是配置base interpreter這個選項，是在你的env目錄下的環境 tensorflow下的 python.ext 注意這個配置挺重要的
powershell下使用conda命令
將anaconda的安裝路徑新增至環境變數中 不同安裝方式，路徑略有不同，根據個人安裝方式修改為對應路徑即可 d users anaconda3 d users anaconda3 scripts d users anaconda3 library bin利用win x組合鍵，開啟poweshell...
Conda下python多個版本管理
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