关于conda和tensorflow：
由于在安装tensorflow遇到各种问题，遇坑则进，耗费了很多时间。由此想整理一些关于安装tensorflow的操作和方法。欢迎各位补充和指正！
1.conda:
1）conda list 查看安装了哪些包。
2）conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
3）conda update conda 检查更新当前conda
2.创建虚拟环境：
conda create -n tensorflow python=3.6
3.查看环境：
conda env list
4.切换/退出虚拟环境：
#切换
activate tensorflow(虚拟环境名称)
#退出
Windows: deactivate
5.删除虚拟环境：
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
6.删除环境中的某个包：
conda remove --name your_env_name package_name
7.对虚拟环境安装额外的包：
使用以下命令即可安装package到your_env_name中
conda install -n your_env_name packge
#例：conda install -n tensorflow numpy
8.查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本：
conda search --full -name tensorflow
9.查看tensorflow包信息及依赖关系：
conda info tensorflow
10.安装tensorflow:
此方法一般都会安装失败，因为下载速度实在太慢，但在这里不得不提一下。
为使下载速度变快，可添加镜像下载
pip3 install --upgrade tensorflow #CPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu #GPU版本
pip install --ingore-installed --upgrade tensorflow #无视原版本更新
11.镜像：
1）添加清华大学镜像库，下载速度快
CPU版本：
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
GPU版本：
pip install tensorflow-gpu==1.9 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或
pip install tensorflow==1.9 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2）添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
记得去 .condarc 删除原有的清华镜像
12.其他可能会遇到的问题：
1）pip更新
python -m pip install --upgrade pip
2）pip 更新库
pip install --upgrade 库名
3）Setuptools 升级
pip install --upgrade setuptools
4）dlib安装问题
conda install -c conda-forge dlib=19.4
最后，整理一段完整的安装过程：
1)进入windows命令模式，创建 tf 虚拟环境，安装python3.6：
conda create --name tensorflow python=3.6
2)检测tensorflow的环境添加到了Anaconda里面：
conda env list
或
conda info --envs
添加成功：
3)激活tensflow的环境：
activate tensorflow
4)安装tensorflow
下两项可任选：
①
CPU版本：
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl
②
CPU版本：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow==1.4
注：
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