1、安装Anaconda
2、验证Anaconda的安装，命令 conda --version
3、安装python环境
conda create -n ai-learn python=3.6.8
（说明：1、-n 后面跟的是自己给编程环境起的名字，我起的名字是ai-learn，其实可以跟上一些版本号，会让我们以后切换环境的时候更清楚。比如 ai_test_py368等
2、在环境名称后面，用python=3.6.8来指定要创建的环境的python版本，系统会自动下载相关的安装包和依赖包）
环境信息解析完成后，首先提示告警信息，有新版本的conda，是否要更新。我们暂时不需要更新。
后面会出现环境的配置路径。本例当中，在/home/dreamrover/.conda/envs/ai-learn下面
添加的部分为 python 3.6.8
下面是列出了即将下载并安装的包。总大小60.4M。考虑到国外的源速度可能会比较慢 ，我们可以更新为国内源。
Anaconda更新国内源。
首先，创建或修改 .condarc文件内容（window下的位置 C:\users\你的用户名\.condarc）
vim ~/.condarc
编辑内容如下
保存退出 :wq
运行conda clean -i 清楚索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
接下来，再使用conda 命令，下载时就会快很多。
```
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
ssl_verify: true
```
激活环境
根据上面截图当中的提示，如果要使用该环境，也就是要激活该环境，可以用命令conda activate ai-learn
安装OpenCV
安装Labelme
安装Visual Studio Code
