Windows10 GPU-1080ti 配置不同的Anaconda环境
（1）重新装系统后，首先要安装GPU驱动安装。我装的驱动精灵让它进行安装，但是发现报错，让我下载一个standard的版本！！！我按照提示进行了查找，但是怕自己又装错。所以，下载了鲁大师！！！进行驱动扫描安装，然后鲁大师给我安装成功了！！！无语~ 我同学给我说的，这一步有没有用不清楚，反正事先驱动了没有坏处！！！
（2）随便找一个Anaconda包，我用的是Anaconda3-5.2.0 注意勾选add path选项！！！
（3）win+R 输入cmd命令，回车，在命令窗口中进行下面操作！
（4）配置国内镜像源https://blog.csdn.net/Robits/article/details/103517412
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 加载源
其他源：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ #阿里
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ #清华
http://pypi.douban.com/ #豆瓣
http://pypi.hustunique.com/ #华中理工大学
http://pypi.sdutlinux.org/ #山东理工大学
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/ #中国科学技术大学
conda config --set show_channel_urls yes #生成 .condarc文件
此时，目录C:\Users\你的用户名 下就会生成配置文件 .condarc 此时可以用记事本打开查看，但是我装的显示的ssl_verify:false changeps1:true没有，所以自己自行输入到里面
我配置后发现经常无法Solving
environment 因此又按照下面的操作删除了镜像源。踩坑，不知道是为什么！！！同学连续装了3台电脑，用的校园网就可以快速使用源。但是我重装的系统，和他一样的方法，用校园网就一直在Solving environment这里转圈圈！！！我怀疑是anaconda的问题，重装了不下5遍，试了各种版本！！！最后放弃！ 想到了我自己有无线网卡，我用手机开热点，结果成功了！！！ 真的不知道是为什么！！！
https://blog.csdn.net/m0_38129460/article/details/90289661
恢复系统默认源
conda config --remove-key channels
删除单个源
conda config --remove channelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
（4）对于不同python环境的切换，这个非常重要，因为之前跑代码基本都是跑自己的代码，所以安装一种满足自己的包就行。但是当你要跑别人的程序时，会发现他们会用到形形色色的包，因此，在不影响自己先前包的条件下；灵活的配置不同的环境进行相应包的安装非常重要！！！链接如下：https://blog.csdn.net/wz947324/article/details/80228679
在cmd打开的命令行窗口中输入如下：
conda info –e # 会列出当前安装的所有pyhon环境
python –V # 查看当前所处的python环境
conda create --name python36 python=3.6 # 创建一个名为python36的环境，指定Python版本是3.6
conda activate python36 #激活python36环境
然后可通过 conda info -e 或者 python -V 查看，发现环境变了。
conda deactivate #如果切换环境后，又想回到之前的环境，可以通过命令
conda remove --name python36 –all #删除一个已有的环境
（5）安装包的过程中，强烈建议用conda来安装包，而不是要用pip!
两者的区别，以安装tensorflow-gpu为例：想用gpu的话要配置cuda 和cudnn （为了不踩这两个的坑，一定要用conda命令来装，它可以避免你自己手动装这些！！！），还有与tensorflow相关联的其他python包，因此如果采用pip安装的话，只会单纯地配置一个tensorflow-gpu包！！！其他的要你一个一个去装！！！ 而采用conda的话，只需要一个
conda install tensorflow-gpu==1.12.0 # 就可以实现全部包和环境的配置！！！非常方便。
安装完毕后
输入python
import tensorflow as tf
没有报错就成功了！！！
（6）解决cmd命令行窗口可以导入tensorflow 但是jupyter notebook无法导入tensorflow！！！入坑指南：https://www.cnblogs.com/sench/p/9541450.html
进入anaconda命令行，然后选择python36环境（就是自己创建的那个环境）：
activate python36 # 激活环境
conda install nb_conda # 安装完成后，启动jupyter notebook:
选择你自己相应的核，此时就不会报错 no model named tensorflow
我同学的笔记本安装了就不需要这一项！！！ 为啥！！！
（6）解决用pycharm导入tensorflow的时候，报错的问题！！！
关于无法导入cuda的问题：https://blog.csdn.net/xuelanlingying/article/details/103200966 要配置几个文件到环境中。
（7）报错还没完！！！pycharm报错：Processfinished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
https://blog.csdn.net/qiao1025566574/article/details/81037908
关于这个我查找了百度更新了各种包！！！但是就是还在报错。中间关过几次pycharm。在我快要放弃的时候，重新打开pycharm，居然可以了！！！
后面我自己另外又配了一个新的环境，一路顺畅，没有报错！！！
（8）自己按照上述方法在安装 tensorflow-gpu=2.0.0 后，在命令行窗口和jupyter notebook中可以运行，但是在 pycharm一直报
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python.tools'; 'tensorflow.python' is not a package
去https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/34722 上面找了很久也没找到原因。之后试了不同的python版本和tensorflow-gpu==2.1.0版本等，也没解决！
后面干脆放弃上述建立新环境，再通过conda 安装tensorflow-gpu==2.0.0的方法
改用：在Anaconda的安装环境下，直接通过pip来安装
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/71581533
pip install tensorflow-gpu==2.0.0
conda install cudnn=7.6.0
conda install cudatoolkit=10.0.130
安装成功，均未报错！终于能愉快地用 GPU了！
pip install tensorflow-gpu==2.1.0
conda install cudnn=7.6.5
conda install cudatoolkit=10.1.105
如果遇到--user的问题，要用pip install --user tensorflow-gpu==2.1.0
（9）https://www.jianshu.com/p/fe7a25d36b1b Anaconda安装GPU版Pytorch
（10）https://blog.csdn.net/liming_2464/article/details/99457626 PyTorch_GPU加速测试