使用anaconda创建虚拟环境安装不同框架

使用anaconda安装tensorflow等框架，可以先通过anaconda创建虚拟环境，然后在每一个虚拟环境下装上不同的版本的框架（例如在python2上安装一个tensorflow，在oython3上安装一个tensorflow）。并且如果需要删除也比较方便，而不影响这个系统。

一、在虚拟环境中安装tensorflow和keras

主要翻译自tensorflow的安装教程，这里添加了对虚拟环境的理解和使用。
+ 在系统上安装完成anaconda
+ 通过anaconda创建虚拟环境

conda create -n python3-tensorflow pip python=3.5

这里创建了一个叫做python3-tensorflow的虚拟环境（名字可以随便起），并在这个虚拟环境中安装了python3.5。注意：这里的python3.5和anaconda的版本没有关系。例如：通过anaconda安装的python版本是3.6，但是这里可以使用不同的python版本。
+ 通过如下命令激活虚拟环境

source activate ｐｙｔｈｏｎ３－ｔｎｓｏｒｆｌｏｗ

之后，进入虚拟环境，会发现终端和之前不一样了，前面多了括号和虚拟环境的名字。
+ 安装tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.10.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

后面的地址是随便给的，需要去https://www.tensorflow.org/install/install_linux#the_url_of_the_tensorflow_python_package找到与python版本一致的url放到这里（例如：前面python=3.5，这里就要找到3.5的tensorflow）
安装完成即可。
+ 在上述环境下安装keras

pip install keras

• 在上述环境下安装opencv

conda install opencv

二、测试

在虚拟环境下输入python，看看包是否可以导入

import tensorflow
import keras
import cv2

三、常用命令

• 查看已经安装的虚拟环境

conda env list

• 进入虚拟环境

source activate 虚拟环境名称

• 退出虚拟环境

source deactivate

• 删除虚拟环境

conda remove -n 虚拟环境名称 --all

• 删除虚拟环境中的包

conda remove --name $虚拟环境名称  $包名称

• 查看包

conda list