2020没想到就到了，真的快啊！
要是不赶快学习都快赶不上时代的末班车呀！！
随着大数据技术的快速发展，数据运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能的浪潮席卷全球，不掌握点技术都没法混下去了！！
今天分享一下最新版的 Anaconda + tensorflow 2.0 的安装与配置！！！！
Anaconda开发环境搭建
下载 Anaconda
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，内置了上千个 Python 经常会用到的库，如：numpy、pandas 等，它支持Window ，macOS 以及 Linux 等多种操作系统。
因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（大致在 400 - 500+ MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
这里我安装的是 Anaconda 3（2019.10 Window-x86_64）。
官网下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/
然而，大家都知道国外官网下载软件速度是有多蜗牛！！这里推荐从国内的清华镜像网站下载。
清华镜像网站 Anaconda 主页网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
清华镜像网站提供了许多 Anaconda 的历史版本，具体选用下载的 Anaconda 安装包可到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。
如上图，红框部分就是我下载的版本。。
这里以我下载的安装包解释一下安装包名的含义：
Anaconda3-2019.10-Window-x86_64.exe
Anaconda 是软件名嘛；
3- 表示的是集成的 Python 版本为 3.x（当前也基本上用的 Python 3.x ）；
2019.10 是指 Anaconda 的发行版本，从 2018.9 开始发行的 Anaconda 5.3版本开始集成的 Python 版本就是 3.7（我下载安装的Anaconda3-2019.10-Window-x86_64附带的Python 版本就是 3.7.4）；
Window-x86_64 是指软件适用的平台（Window-x86_64是指适用于Window 平台64位系统，Window-x86是指适用于 Window 平台 32 位系统，MacOSX，Linux就不多说了）。
安装 Anaconda
下面开始安装：安装过程较为简单，一路 next 执行即可，这里提一个需要注意的地方。
环境变量设置：
如上图，启动安装后，一路 next 直到 右图。右图 所示的选项中，建议 勾选上 Add Anaconda to My PATH environment variable（意思是自动添加 Anaconda 到 PATH 系统环境变量），这样的话后面可以直接在系统命令提示框窗口直接运行 Anaconda 命令。
当然，没有勾选的小伙伴也可以自己自行添加对应的环境变量（如下图）：
我这里是安装路径是 D:\study\Anaconda 。（需要的小伙伴需根据自己的安装路径添加环境变量）
后续就一路 next 即可 ，然后等个几分钟，安装完毕！！！
安装好了之后，可以在 Window 应用菜单中多了最近添加的 Anaconda3(64-bit)的文件夹，展开后里面有6个新添应用：
上图中，除了我这里已选中的 Jupyter Notebook(tf2) 外，就是初始安装 Anaconda 的6个新添应用啦！（嘿嘿，是不是很好奇Jupyter Notebook(tf2) 又是什么，哪来的？看后面）。。
关于Anaconda3(64-bit)的文件夹里面的6个新添应用，这里就不对它们过多介绍，我们在使用练习tensorflow 主要会用到的是 Jupyter Notebook。
安装 Tensorflow
在 Anaconda 中安装 TensorFlow 可以直接安装在 缺省（默认）的 base （在 Anaconda 安装完成后会自动配置一个 base 的虚拟运行环境，里面预装了 Jupyter Notebook 等应用和集成的 Python 包）环境中，也可以新建一个专使用 TensorFlow 的虚拟环境来安装。新建一个专用的虚拟环境的好处是可以和已有环境隔离，不会干扰到已有环境（为了避免意外嘛，这里我新建了一个名字为 tf2 的虚拟环境专门安装TensorFlow，不需要新建虚拟环境的小伙伴可以直接往下跳了）。。
新建专用虚拟环境
有两种方式在 Anaconda 中新建虚拟环境。
1.通过 Anaconda Navigator 中的图形化模式新建
Anaconda Navigator 是 Anaconda 的集成导览界面。如下图：
我们可以到 Environments 里面去添加新的虚拟环境：
通过 create 新建虚拟环境：
Name 是虚拟环境的名字，这里需要注意的是 python 的版本务必选对（前面有讲过我安装的 Anaconda 对应 python 版本是 3.7.4）
补充：查看 Anaconda 的 python 版本
进入 Anaconda Prompt(Anaconda) ->
至此，新的虚拟环境也就搭建好了。下面讲讲第二种新建虚拟环境的方法。。
2.通过命令模式新建
打开 Anaconda3(64-bit) 文件夹下的 Anaconda Prompt ，进入 Anaconda 的命令行终端，输入命令：
conda create --name tf2 python=3.7
此处 tf2 为新建的虚拟环境名称，python=3.7 是在该环境中同步安装的 python 包版本。在安装过程中会提示哪些包会被自动下载和安装，如下图，输入 y 确认后开始安装。安装结束后会提示环境激活和退出的命名。。
新建的虚拟环境可以在 Anaconda 的安装目录下的 env 文件夹下查看：
新的虚拟环境建好了，那么我们就需要能够使用它这个新的虚拟环境。。
使 Jupyter Notebook 支持新的虚拟环境
前面讲过，我们学习和使用的 tensorflow 主要会用到的就是 Jupyter Notebook。 Jupyter Notebook 是一个基于 Web 网页形式的交互式笔记本应用，支持文档编写，数字公式编辑，HTML，Markdown，以及多种编程语言的编辑和运行，并且能可视化展示运行结果保存运行结果。为了让 Jupyter Notebook 支持新的虚拟环境，需要在新的环境中安装 nb_conda 安装包。
如果当前有正在运行的 Jupyter Notebook，要先退出(在Jupyter Notebook 的服务命令端 Ctrl + c)。
打开 Anaconda3(64-bit) 文件夹下的 Anaconda Prompt ，进入 Anaconda 的命令行终端，输入命令：
activate tf2
conda install nb_conda
如下图：
activate tf2 是先进入名为 tf2 的虚拟环境；
conda install nb_conda 是在当前环境中安装 nb_conda 安装包。
安装完毕之后，Anaconda3(64-bit) 文件夹下就会多出一项 Jupyter Notebook(tf2) ：
如上图，至此，有关新建和配置虚拟环境的过程就结束啦！！接下来步入正题：
使用 conda 安装 TensorFlow
根据电脑的配置情况（是否配有 NVIDIA GPU ），可以选择不同的 TensorFlow 版本进行安装（CPU版和GPU版本）。如果只是对于 TensorFlow 的入门学习，没有 NVIDIA GPU 安装CPU版本的 TensorFlow 也是可以的。
下面以安装 TensorFlow 2.0 为例：
打开 Anaconda3(64-bit) 文件夹下的 Anaconda Prompt ，进入 Anaconda 的命令行终端，输入命令：
安装CPU版本的命令：
conda install tensorflow=2.0.0
安装GPU版本的命令为：
conda install tensorflow-gpu=2.0.0
前面新建和配置了虚拟环境（tf2）的小伙伴切记先进入新的虚拟环境后再执行下载命令：
这样才能将 TensorFlow 配置到新建的虚拟环境中，不然就配置在 缺省的 base 环境中！！！！
执行安装命令后 conda 会自动查找，分析安装需要的依赖包，经用户确认后开始下载安装。（CPU版本的 TensorFlow 2.0 大概需要下载 150+ MB的安装包）
测试安装是否成功：
打开 Anaconda3(64-bit) 文件夹下的 Anaconda Prompt ，进入 Anaconda 的命令行终端，输入命令：
import tensorflow as tf
tf.__version__
如下图：
也可以进入 Jupyter Notebook(tf2) 中测试，如下图：
没有新建 tf2 虚拟环境的小伙伴可忽略有关 tf2 的操作命令。。
至此，tensorflow 的安装配置也就结束了！！需要注意的是我这个过程是直接从官网下载的 tensorflow ，可能会因为网络的原因（如网络断开）导致下载安装失败，也不用紧，重新下载安装即可（之前下好的部分不会再重新下载）。
也可以从清华镜像站下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
不过清华镜像站并没有 tensorflow 2.x 及以上版本，仅有以下版本的 tensorflow:
因此，安装 tensorflow 2.x 及以上版本只能从官网下载。。
以防万一，补上修改 Anaconda 的配置文件来指定扩展包的下载渠道（即改用清华镜像站下载 tensorflow）：
打开 Anaconda3(64-bit) 文件夹下的 Anaconda Prompt ，进入 Anaconda 的命令行终端，输入命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
该命令执行后会在当前用户的根目录下生成一个“.condarc”的配置文件，可通过记事本打开，如下：
好啦！！ Anaconda + tensorflow 2.0 开发环境的搭建就此结束了！！
接下来，就可以愉快地学习和使用 TensorFlow 框架进行深度学习啦！！！！！
