【 Anaconda图形界面教程】从安装Tensorflow+CUDA+cudnn以及环境配置入手

网上Anaconda的使用教程介绍的都是在命令行下的使用，图形界面的教程非常少，殊不知图形界面的操作非常简单，几乎所有命令行下的操作，图形界面都可以操作。
conda的命令行操作对新手并不友好，如果你还在用conda 命令安装函数库与配置环境，赶紧试试图形界面吧

• 这篇文章介绍的是图形界面的基本使用方法，以及深度学习环境的配置，默认Nvidia驱动已经安装，网上教程很多，这里就不介绍了

1.打开Anaconda图形界面

windows系统

• 开始菜单里边有Anaconda-navigator, 直接可以打开界面。
• 或者在命令行下输入anaconda-navigator, 即可打开图形界面

Linux系统（Ubuntu/Centos等）

• 打开终端，输入anaconda-navigator即可打开
  Centos系统安装完Anaconda后在搜索栏找不到Anaconda-navigator只有在终端启动
  Ubuntu系统搜索栏可以搜索到，建议把图标固定到Launcher上

2.安装Tensorflow-gpu+cuda+cudnn

这里我没有说要安装哪个版本，Anaconda会自行给你安装合适的版本，如果你不想要哪个版本，随后可以升级，或者降级，随后将会讲到。
这里要注意Anaconda安装的python版本，如果你的是最新版本python3.7，Tensorflow-gpu暂时不支持3.7版本，如果你直接安装Tensorflow-gpu，Anaconda会自行解决包之间的依赖关系，把你的python版本或其他python库更新到你可能不想用的版本，比如python2.x。

1. 打开Anaconda图形界面后， 点击左侧Environments,会显示你当前已存在的环境，单击环境，会激活你点击的环境。
   刚安装的Anaconda只有一个环境base（root），这个环境里边的函数库是所有python编译器共用的
   强烈建议不要把Tensorlflow-gpu cuda cudnn安装到base(root) 会影响到其他python库的版本，
   也有的人说，Anaconda安装之后base(root)里边直接就有cudatookit, cudnn 我没遇到过，我都是自己安装的这两个包，
   新建环境的方法先直接看第三步再回来看第二步

• 点击右侧三角，你可以打开当前环境下的Terminal, IPython, Jupyter notebook, Python
• 同时，你也可以切换到其他环境

2. 在installed中显示的是当前环境下已经安装的python库以及版本，搜索tensorflow，查看是否安装tensorflow-gpu，如果没有安装，点击installed, 会下拉一个列表，在列表中点击Not installed，左侧勾选tensorflow-gpu，重新在搜索栏分别搜索cuda, cudnn安装cudatoolkit,cudnn 先不用管哪个版本

• channels 可以添加镜像，由于Anaconda服务器是在国外，下载python库比较慢，可以在里边增加清华的镜像
  

3. 勾选完之后，点击右下角的Apply，
   
4. 在这里确认你要安装的python库，以及版本，注意右侧的版本，Anaconda可能会调整其他python库的版本， 由于我已经安装过了，这里就不显示了
   
5. 稍等一会儿，就安装成功，如果你要在jupyter,Spyter中运行当前环境，还需要下载jupyer, Spyder方法同安装tensorflow, 直接搜索安装，另一种方法稍候讲到
6. 在installed中，查看你已经安装的python库，点击左侧的勾，可以删除库，更新库，以及更换python库你想要的版本（最后一项）

3.新建Python环境

环境里边最下边可以看到如下：

1. Create可以新建环境，填入环境的名字，选择python版本 注意版本 比如 name：Tensorflow-gpu python版本：3.6

• 在新建的环境中安装python库安装方法在第二步

2. Clone可以克隆一个一模一样的环境
3. Import可以把电脑中已存在的环境添加到Anaconda中，方便管理
4. Remove可以把选中的环境删除掉

Home介绍

点击左侧Home, 上侧Applacations on [root] 下拉可以看到其他环境，在当前环境中，你可以用下边的Jupyter，IPython, Vscode,Spyder打开，

• 比如:你要在Tensorflow-gpu中打开jupyter， 先在下拉列表中选择环境，然后点击的Launch
• 如果当前环境没有安装，先点install，也可以在Environments中像安装python库一样，搜索Jupyter notebook安装notebook或其他

注意:

• 有时候会遇到你想安装的库无法安装，是因为库之间的依赖关系不满足，在命令行下输入conda info 查看依赖关系
• 解决办法: 你可以新建一个环境，把你要用的所有库安装进去，可以避免与其他库版本冲突
• 不管安装任何python库, 一定要注意版本，Anaconda为满足库之间的依赖关系，会自动给你其他python库更换版本，请确定是否是你想要的版本