序
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
Anaconda 具有强大而方便的包管理与环境管理的功能
Anaconda概述
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
Conda介绍
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。
Anaconda的安装
https://www.anaconda.com/download/#download
这里下载的是 5.3.0 64位版本
安装教程：
https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451
https://blog.csdn.net/qq_37392932/article/details/81210470
2、安装
第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令。（提示not recommended。推荐安装完之后在Start Menu里右键打开Anaconda。如果选择add to PATH 来加入环境变量，否则可能会影响卸载。）
安装Microsoft VSCode依赖
添加环境变量
加入最后两行环境变量。一个是Anaconda的安装路径，一个时期中的Script
3.测试结果
打开cmd。分别输入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令，会看到相应的结果，说明安装成功。（python是进入python交互命令行；ipython是进入ipython交互命令行，很强大；conda是Anaconda的配置命令；jupyter notebook则会启动Web端的ipython notebook，需要注意的是jupyter notebook命令会在电脑本地以默认配置启动jupyter服务）
4.修改管理镜像为国内源
Anaconda安装成功之后，我们需要修改其包管理镜像为国内源。Tsinghua Open Source Mirror
简单来说就是在cmd中分别运行这两个命令就好了。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
打开界面
使用conda管理python
管理Python包 安装一个包： conda install package_name 移除一个包： conda remove package_name 升级包版本： conda update package_name 查看所有的包： conda list
管理Python环境 创建一个新环境： conda create -n env_name list of packages 删除名为env_name的环境： conda env remove -n env_name 显示所有的环境： conda env list 进入名为env_name的环境： source activate env_name 退出当前环境： source deactivate
pip 所有地址
https://pypi.org
安装Tensorflow
因为新版 Anaconda 自带的是 3.7版本的python，使用清华的源装了好几次tensorflow 都报错，说找不到对应的版本。参考 这篇教程 ，在 Anaconda 中创建 python3.6 版本的TensorFlow环境
一、输入命令
conda create -n tensorflow python=3.6
二、激活 python3.6 的 tensorflow 环境
activate tensorflow
三、使用清华的源安装 tensorflow
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
四、测试，正常
报错 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
解决方案1：https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023
解决方案2：https://blog.csdn.net/Fourierrr_/article/details/79749899
AVX 编译的 github 下载地址：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.10.0/py36/CPU/avx2