python环境配置anaconda(python环境配置win7)
anaconda5.30配置
anaconda5.30配置：安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。
这个和我们直接安装Python得到的Python shell用法一样。当然由于安装了anaconda，所以在这里好多包我们都可以使用了。
建立TensorFlow空间：conda create -n tensorflow python=3.5，设置Python版本为3.5，激活TensorFlow空间：activate tensorflow。
安装TensorFlow：pip install--ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl。
散热器主要是：
CPU散热器、显卡散热器、机箱风扇、内存散热器和主板北桥散热器。CPU和显卡的散热器通过散热底座、热管、散热鳍片和风扇进行导热和散热，机箱风扇顺着机箱的风道进行助排，内存和北桥散热器运用较少。
CPU和显卡是高发热部件，不加散热或散热太差会导致温度过高而重启甚至直接烧坏。主要品牌有猫头鹰、彩融、利民、酷冷至尊、TT、超频三、九州风神和东远等。
anaconda配置环境
1.创建环境
上面三行命令创建了3个环境，分别是env1、env2、env3，每一个环境安装了不同的python版本。
2.激活环境
激活环境后，我们就可以在被激活的环境中配置相应的软件了，比如：TensorFlow。这样我们就能同时根据不同的python版本，安装多个TensorFlow，==但是要注意环境的名字不能重复==。
2.相关命令
Anaconda配置多个Python环境
以下教程会创建两个版本的python开发环境，分别是一个默认的 2.7.5 和一个 3.4 .
首先你需要熟悉一下Anaconda的基础命令，同时安装的时候如果需要查阅手册命令的，请查看 官方文档 。
官方文档有困难的，下面有一部分熟悉命令。
这里大家可以先理清一个简单的概念，其实你的一个python环境，就是使用命令调用当前目录下的python编译器。不同的版本，你可以理解为在不同文件夹下的不同python版本的编译器。
创建一个名为python27的环境，指定Python版本是2.7（不用管是2.7.x，conda会为我们自动寻找2.7.x中的最新版本）
静静的按回车等待安装成功。安装成功之后，我们可以到对应的目录查看一下。还记得你最初的Anaconda的安装目录么？这个时候可以去E:\Program Files\Anaconda2\envs 目录下查看，就多了一个python27的目录，说明你就安装好了一个python27的环境。
同理再创建一个3.4.×的python环境
然后这个时候你就可以继续查看E:\Program Files\Anaconda2\envs目录下面的文件夹了，应该会多了一个python27和python34，那么恭喜你， 成功的安装了两个版本的python开发环境。
在这里你就会看到你所有的python版本，和你现在所在的分支
如上图，你的开放环境中，应该已经有了三个开发环境，分别书root、python27、python34
Windows:
比如你需要切换到python3.4的版本，那么你如果在windows下就直接运行 activate python34 就好了
Windows:
以下所有的命令都是在 python34 这个环境下进行的
这个python34的环境报下面没有beautifulsoup4，所以我们想要安装一个
提示：如果你看到了错误信息，检查你是否在安装过程中选择了仅为当前用户按安装，并且是否以同样的账户来操作。确保用同样的账户登录安装了之后重新打开命令行终端窗口。
conda将会比较新旧版本并且告诉你哪一个版本的conda可以被安装。它也会通知你伴随这次升级其它包同时升级的情况。
如果新版本的conda可用，它会提示你输入y进行升级.
这将创建第二个基于python3 ，包含 Astroid 和 Babel 包，称为 bunnies 的新环境，在 /envs/bunnies 文件夹里。
你将会看到如下的环境列表：
conda将会显示所有环境的列表，当前环境会显示在一个括号内。
注意：conda有时也会在目前活动的环境前边加上*号。
通过conda info –-envs来检查环境
你现在应该可以看到一个环境列表： flowers, bunnies, and snowflakes .
为了确定这个名为flowers的环境已经被移除，输入以下命令：
flowers 已经不再在你的环境列表里了，所以我们知道它被删除了。