Anaconda多环境管理
针对不同应用需要不同版本python支持，比如Tensorflow只支持到python3.5.2，但是最新的Anaconda默认的已经为python3.6.1，这就需要使用conda来完成不同的应用环境的管理。
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查看conda环境
conda info -e #查看当前系统下的环境列表 conda info #查询当前环境的具体信息 conda list #列出此环境下安装的包 -
创建conda环境
conda create -n env_name #创建conda环境 conda create -n env_name python=3.5.2 #构建基于python3.5.2的conda环境，并且安装依赖包。 -
切换conda环境
activate env_name #切换到新环境 activate root #切换到root环境 deactivate env_name #退出当前环境 -
删除conda环境
conda remove -n env_name --all
参考资料 [1] 使用conda管理python环境
注[1] 在Anaconda Navigaor中的Environments可看到多个conda环境。
安装tensorflow
conda create -n tensorflow python=3.5.2
activate tensorflow
#Tensorflow based on CPU
(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
#Tensorflow based on GPU
(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
参考资料 [1] Installing TensorFlow on Windows
安装Keras（Deep Learning library for Theano and TensorFlow）
(tensorflow)C:> conda install scipy #在当前环境下安装scipy，keras需要
(tensorflow)C:> conda install jupyter #
(tensorflow)C:> conda install pandas #
(tensorflow)C:> conda install scikit-learn
(tensorflow)C:> conda install seaborn
(tensorflow)C:> pip install keras
确定keras和tensorflow安装正确
(tensorflow)C:> jupyter notebook #在tensorflow环境中打开jupyter notebook
之后可以通过import tensorflow 和 import keras来判断安装是否正常。
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