关于anacnonda环境管理问题

今天安装tensorflow，使用了pip安装后，面临无法嵌入到pycharm中的问题。之前项目的环境一直是anaconda，但是在使用anaconda环境时一直云里雾里，研究了anaconda环境管理问题后便比较清晰了。


anaconda3的envs下便是当前所创建的环境，之前所建立的一些都是在pycharm中新建的虚拟环境。
这里理想的结构应该是python3.5，python3.6，python3.7，python3.8各一个，外加tensorflow一个，anaconda可以有效的管理不同的python版本环境。
所以我需要将安装anaconda之前的python文件夹导入这个地方，将系统环境变量中的python路径去掉。在再次使用python3.8时只需要在anaconda中激活就好了。
将剩余的两个删除，再新建一个新的环境为安装了tensorflow的环境命名为tensorflow
此处记录一些anaconda常用的环境管理命令：
创建新的python环境

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4

其实就是在envs中创建了一个python34的文件夹，并且安装了python3.4的版本，这个也就是安装python34的一个安装目录。了解这个原理之后，就可以轻松将原来的环境转到Aconda进行管理。
在这里我们新建一个python3.5的环境并命名为tensorflow

conda create --name tensorflow python=3.5

激活环境

# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac

想要在当前的项目中安装tensorflow，只需要在setting中挡前工程，add搜索tensorflow安装便可，但是这样做的坏处是你每新建一个项目还需要再安装tensorflow。
如果将tensorflow直接安装到conda的各个环境下的话，只需要每个项目导入那个环境便可以了。
所以正确的做法是在conda中激活环境，然后再cmd里运行pip install tensorflow