conda 能够建立不同的虚拟环境，用于安装一些相互冲突的包。
比如python2.7与python3.5能同时存在。最近在捣腾tensorflow，它有CPU/GPU两个版本。调试中出了一点问题要对比两个版本下的运算结果。这时用conda的虚拟环境再好不过了。
运行环境：win10
硬件环境：我的显卡能支持cuda8.0
tensorflow（for cpu）version：1.2.1
tensorflow-gpu（for gpu）version：1.1.1
建立虚拟环境的命令
conda create –name tgpu
激活虚拟环境的命令
activate tgpu
详细的虚拟环境建立命令不是本文重点，自行百度好了，文章大把。
我的编程环境是eclipse+pydev，谁让我是从java转过来的呢，对eclipse有碎碎念念的爱。
说正题：
1）建立虚拟环境后，conda 会在c:\annaconda3\envs\下建立一个你新建虚拟环境名的目录，我这里就是tgpu。这个目录下将你在这个环境安装的包啥的都放进来了，包括一个用于这个环境的python.exe。下面我们就要让eclipse+pydev去指定到这儿的python.exe。我在这个虚拟环境下安装tensorflow-gpu。而在base环境下安装的是tensorflow的cpu版本。
2）打开eclipse-》windows-》preferences菜单，在左侧菜单选择 pydev-》interpreters-》python interpreter。右侧点击new。指定刚才说的目录下的python.exe。
至此，你的eclipse的pydev就有两个python执行环境了。
3）设定你想要使用tgpu环境的项目。选择项目点击右键，打开项目属性。
选择为tgpu执行环境。
ok，其他的工程项目执行的还是base下的tensorflow for cpu。而刚才设定的项目执行的是for gpu的环境了。