目录
下载 Anaconda
系统环境：win10, 64位。
Pycharm 2019.3.3
任务：安装Anaconda+配置环境。安装 tensorflow 2.1.0 和 tensorflow 1.14.0。
Anaconda下载：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
Anaconda 安装 + 环境配置
根据文章快速下载Anaconda3。
不推荐安装时候就添加到系统变量中，安装完成后再添加。
安装成功后，next,finish就好。
配置 Anaconda 环境变量
点击：此电脑——属性——高级系统设置——环境变量——path——编辑——新建
添加如下内容：
D:PACAKAGE\Anaconda3（Python需要）
D:PACAKAGE\Anaconda3\Scripts（conda自带脚本）
D:PACAKAGE\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin（使用C with python的时候）
D:PACAKAGE\Anaconda3\Library\bin（jupyter notebook动态库）
D:\Anaconda\Lib\site-packages
检验：安装成功
> conda
> conda --version
> conda info
如上 base environment 是 d:\package\anaconda3
新增Anaconda 中国镜像
Anaconda 国内镜像源整理
清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
中科大源：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
查看是否修改好通道？
> conda config --show channels 
配置环境
最新的 tensorflow-2.1.0
创建新环境 tensorflow2
> conda create -n tensorflow2 python=3.7.6
打开观察Anaconda Navigator，进入点击中间的选项applications on，也可以看到我们刚刚创建的TensorFlow2
新环境下安装 tensorflow-2.1.0
(tensorflow2) C:\Users\think>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
退出环境
> conda deactivate测试：tensorflow-2.1.0 安装成功
可通过 conda list 查看安装包。
安装 tensorflow 1.14.0
类似tensorflow2，创建tensorflow环境。
进入 tensorflow 环境安装1.14.0版本。
(base) C:\Users\think>conda activate tensorflow
(tensorflow) C:\Users\think>pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
tensorflow-1.14.0 版本安装成功
测试方法同上。
打开观察Anaconda Navigator，进入点击中间的选项applications on，也可以看到我们刚刚创建的 tensorflow 和 tensorflow2.
常用的 conda 命令
# conda版本查看
conda -V
conda --version
#更新
conda update conda #更新conda
conda update anaconda #更新anaconda
conda update anaconda-navigator #update最新版本的anaconda-navigator
# 查看已安装的虚拟环境
conda env list
conda info -e
conda info –env
# conda -create -n env_name list_of_packages# env_name是需要创建的环境名称，list_of_packages是在新环境中需要安装的工具包，有多个时用空格隔开# 创建一个名为的环境，指定Python版本是3.5（conda会自动寻找3.5.x中的最新版本）
conda create -n xxxx python=3.5
conda create --name xxxx python=3.5
conda activate xxxx #开启xxxx环境
conda deactivate #关闭环境
# 克隆环境，我想创建一个新环境BBB，完全克隆AAA的环境配置
conda create -n BBB --clone AAA
# 删除一个已有的环境
conda remove -n xxxx –all
# 环境重命名# conda没有重命名的命令，所以可以先 clone 一个环境，然后删除原有的环境
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境（xxxxx）下已安装的包
conda list -n xxxxx
# 查找package信息，例如查找numpy包信息，会列numpy的所有版本
conda search numpy
# 安装package，安装多个包用空格隔开# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
conda install -n xxxxx numpy pandas
# 更新package
conda update numpy # 更新numpy（当前活跃的环境）
conda update -n xxxxx numpy # 更新指定xxxxx环境下的numpy
conda update python # 假设当前环境是python3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的最新版本
# 删除环境package
conda uninstall numpy
conda remove numpy # 删除numpy包（当前活跃的环境）
conda remove -n xxxxx numpy # 删除xxxxx环境下的包
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75717350
https://blog.csdn.net/lslfox/article/details/103403554
