Anaconda环境配置(anaconda环境配置教程)
Anaconda 环境配置详解
事情要从升级了Tensorflow1.12.0(此时最新版)开始说起，为了跑一个github的上程序，将Tensorflow升级了，也是噩梦的开始。不是这个包少，就是那个方法出错。结果github上的程序仍然没有跑通，无奈，为了使其他程序依然能正常运行，还是把Tensorflow的版本降下来吧。幸亏在升级Tensorflow之前查了一眼原来的版本，1.10.0。直接 pip install tensorflow==1.10.0 如果有那么简单，就不会有这篇文章了...
在Tensorflow升级时，顺带把一些其他的依赖包也升级了，比如numpy.但降级的时候一些库的版本没有降下来，这就造成有些程序的报错。想再把numpy卸载重装， pip uninstall numpy 但新的问题又来了， PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。 权限不够，不能直接加 --user ，如 pip uninstall --user numpy 。解决方案为 pip install --user numpy==版本号 。这是我目前能想到降级numpy的方案，可能不是最好的，但是有效。
早就知道Anaconda可以管理好多个环境，由于原来一直没有这方面的需求，电脑上的python-base环境加一个pip几乎能解决所有问题，但现在看来不得不再添加其他的环境了。
主要看关注三个方框中的内容。
左边一个红方框内的四个目录，后两个就不再介绍了自己点进去就知道什么意思了。主要说一下前两个。
这表示红色框内有三个环境
当然还有其他的一些操作就自己去发现了，这里只是一些基本的操作。
比如我想用
python3.6.5
Tensorflow1.10.0
Keras2.2.4
直接conda install python==3.6.5 Tensorflow==1.10.0 Keras==2.2.4即可
我的t1100k224这个环境就是tensorflow1.10.0和keras2.2.4，当然环境的名字可以任意定义，只要自己明白记住即可。
写python最好用的编译器是什么？
spyder？pycharm？jupyter？
这里不会去比较这三者孰优孰劣，三个我都用，三者各有千秋。
当你遇到这个问题的时候，就是spyder与环境不匹配造成的，在你的环境下安装一个特定的spyder吧。我baidu、google了一下午这个问题，没有一个能解答的，自己摸索了一下午，终于把这个坑给填上了。
好了，就写到这吧！不知所云。轻喷，轻喷。
我去给问这个错误的小伙伴解答一下去，估计也是抓耳挠腮！
2018年11月29日V1
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 配置虚拟环境
Anaconda是一个强大的工具包，包括了python环境，包管理工具conda和很多科学计算等需要使用的python库。废话不多说，直奔主题，下面介绍如何配置虚拟环境以及包的安装。
这样虚拟环境就建立好了，虚拟环境会建立在anaconda安装路径下的envs文件夹里面。
进入虚拟环境之后你可以随意操作，安装卸载包都会在anaconda的envs对应的虚拟环境中修改，不会影响实际的环境。
这样就退出了虚拟环境，或者直接关掉cmd退出。
conda和pip类似，并且对pip做了一些功能的补充，后期有需要再来更新。
带' * ' 号的是默认的真实环境。
2删除
无情，用完就删。。。。。
怎么配置Anaconda环境变量？
配置anaconda环境变量的方法：
1、找到安装路径
2、找到一个scripts文件，点击后将路径复制
3、右键“我的电脑”选择“属性”高级系统设置环境变量
4、在此处点击环境变量
5、在系统变量中找到path
选中path ，然后点击编辑，将光标移到最后面，将键盘转换为英文输入法，输入一个分号? ? ? (? ? ?;? ? ? )，然后将复制的路径，粘贴在分号后面，点击确定，保存后关闭就可以，启动anaconda就可以使用了。
更多Python知识，请关注Python视频教程！！
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。
windows上anaconda的环境变量配置
anaconda是一个常用的Python包管理的工具。在配置好环境变量后，可以在cmd中进行coda操作。
首先添加环境变量，具体是：此电脑-属性-高级系统设置-环境变量。
之后打开cmd，查看所有的环境
这个时候直接输入，以下命令会出错。
解决方法是，输入activate