conda中创建环境，并安装tensorflow，opencv，pil等包

最近安装anaconda，出现了内部命令不可行或批处理等问题

解决方法是最好安装到c盘。问题就解决啦

https://blog.csdn.net/mrwxh/article/details/80387243（另一种解决方法，对我来说没有解决我的问题）

https://cloud.tencent.com/developer/article/1351778（conda的常用指令）

1 下面来创建tensorflow的环境：

conda create -n tensorflow  python=3.5
activate tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

2 查看已经创建的环境：

conda env list

3 激活环境：

Linux: source activate tensorflow(虚拟环境名称)
Windows: activate tensorflow(虚拟环境名称)

4 对虚拟环境中安装额外的包。

使用以下命令即可安装package到your_env_name中

conda install -n tensorflow numpy

5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)；使用如下命令即可。

linux : source deactivate

windows:deactivate

6 删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name --all

conda remove -n myenv --all

7 删除环境中的某个包

conda remove --name your_env_name package_name

8 安装指定版本的tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.6.0

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0

安装失败，就多安装几次

查看TensorFlow的版本：

进入anaconda的prompt，先输入python，之后

import tensorFlow as tf
tf.__version__ 查看版本
tf.__path_ 查看安装路径

注意：__是两个下划线

（keras的查看与其一样）

9 安装指定版本的keras

pip install keras==2.2.2

这里需要使用pip来安装，如果使用conda来安装的话，conda可能会给你安装一个新的TensorFlow版本，所以需要使用pip来进行安装，这样keras就会使用上面安装的TensorFlow来作为backend

pip install --upgrade keras或

conda update keras

10 查看conda 相关信息

conda info

该命令会列出关于conda的一些信息，包括使用的源（channel URLs），以及缓存地址(package cache)，缓存地址里包含了每次下载的相关包，这样在下次安装时就不会重新下载了

11 搜索conda 能够安装对应包的哪些版本

conda search audnn

12 安装opencv

conda install -c menpo opencv(这种安装命令屡试不爽！)

13 安装pillow(PIL)

pip install pillow

pip3 install pillow

14 安装keras

pip install keras -U --pre

查看keras的版本

Python

import keras

print(keras.__version__)

 

 

在anaconda的最新版本下安装vscode