最近更新：/02/16
1 anaconda
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Anaconda Python/R Distribution - Free Download
1.1 安装
一路默认选项，直到添加到系统路径：
1.2 测试
在cmd中：
C:Windowssystem32>conda list# 显示已安装的 packa# packages in environment at C:ProgramDataAnaconda3:## NameVersion Build Channel_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0py37_0alabaster 0.7.12 py37_0...
进一步，参照 在环境内尝试使用 python/ipython。
1.3 使用（可跳过）
1.3.1 环境的创建及切换
conda info -e/--envs、conda env list: 查看当前所处环境、和已经安装的环境C:Windowssystem32>conda info -e# conda environments:#base * C:ProgramDataAnaconda3 # 当前所处环境
conda create --name 环境名 python=3.7: 创建环境。新安装的环境放在anaconda3的envs目录下。
# 创建一个名为python3.7的环境，指定Python版本是3.7（conda会为我们自动寻找3.7.x中的最新版本）conda create --name python3.7 python=3.7
conda install package名: （在当前环境中）安装某个packageconda update package名: 更新某个packageconda activate 环境名: 激活某个环境conda deactivate: 回到 base 环境conda remove --name 环境名 --all: 删除一个已有的环境conda create -n BBB --clone AAA: 复制环境
1.3.2 配置国内源
conda config --add channels URL: 添加源常用国内源：
# 清华https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes: 在下载时显示使用的源
1.3.3 环境信息查看
conda list：查看（当前环境中）已安装的 packagepython -V/--version: 查看 python 版本1.3.4 在环境内使用 python/ipython
C:Windowssystem32>python# 进入 python>>> exit()# 退出 pythonC:Windowssystem32>where python# 显示 python.exe 路径，排行第一的就是当前环境下使用的 python 编译器C:ProgramDataAnaconda3python.exe...C:Windowssystem32>where ipython# 显示 ipython.exe 路径C:ProgramDataAnaconda3Scriptsipython.exe
2 NVIDIA 相关软件和库
请参见 ：
Kevin：cuda 和 cudnn 库的卸载与安装
3 tensorflow
3.1 安装
tf 2.0（不建议）
对于 tf2.0 ，可以直接使用conda命令安装：
新建环境，安装 tensorflow ：conda create -n tf2-gpu tensorflow-gpu==2.0进入该环境，并安装 ipython：conda activate tf2-gpupip install ipython
tf2.1
由于 tf2.0 中存在各种各样的bug：
Kevin：【tf.matmul 致命错误】请谨慎使用tensorflow 2.0
tf2.0 在使用 gpu 计算大维度矩阵相乘 tf.matmul 时，将会出现一个诡异的、不会报错的 bug 。
所以升级到 tf2.1 是一个更好的选择。
到目前为止（/01/16）暂不支持使用conda命令安装tf2.1，因此使用pip安装。
新建环境，安装 tensorflow ：conda create -n tf2-gpu python==3.7.6conda activate tf2-gpupip install tensorflow-gpu==2.1同样进入该环境，并安装 ipython。
感谢评论区的zhxlxxx先生/女士的提醒，2.1也可以使用conda命令安装了。类似地，不过是将版本号改为2.1：
conda create -n tf2-gpu tensorflow-gpu==2.1
3.2 测试
检查安装位置
C:Windowssystem32>conda env list# conda environments:base * C:ProgramDataAnaconda3tf2-gpu C:ProgramDataAnaconda3envstf2-gpuC:Windowssystem32>conda activate tf2-gpu # 进入 tf2.1-gpu 环境(tf2-gpu) C:Windowssystem32>where python # 检查 python.exe 是否在 tf2-gpu 下C:ProgramDataAnaconda3envstf2-gpupython.exe...(tf2-gpu) C:Windowssystem32>where ipython # 检查 ipython.exe 是否在 tf2-gpu 下C:ProgramDataAnaconda3envstf2-gpuScriptsipython.exe...
检查tensorflow
(tf2-gpu) C:Windowssystem32>ipython # 进入 ipythonIn [1]: import tensorflow as tfIn [2]: tf.test.is_gpu_available()Out[2]: True # 正常使用 gpu
4 pycharm
安装完pycharm后，需要往pycharm的编译器列表中，添加之前建立的tf2-gpu虚拟环境对应的编译器python.exe（先进入tf2-gpu虚拟环境，再使用where python查看编译器的位置）。
5 其他常用包安装
conda install matplotlib
conda install openpyxl
