判断是否安装成功anaconda：conda --version
检测目前安装了哪些环境变量：conda info --envs

创建新环境

conda create --name <env_name> <package_names>

<env_name>即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
<package_names>即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。
1. 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create --name python2 python=2.7，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。
2. 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在<package_names>后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。
--name同样可以替换为-n
提示：默认情况下，新创建的环境将会被保存在/Users/<user_name>/anaconda3/env目录下，其中，<user_name>为当前用户的用户名。

对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本)
查看当前有哪些可以使用的python版本：conda search --full --name python

安装python版本（我这里是安装的3.5的版本，这个根据需求来吧）：conda create --name tensorflow python=3.8.3

4. 激活tensorflow的环境：source activate tensorflow（注意：这个是在后序安装成功之后才能进行的，否则会提示错误）

5. 检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs（注意：基于后序安装成功之后才进行的，否则会提示错误）

在windows10系统中切换环境命令：conda activate tensorflow

退出TensorFlow环境

conda deactivate

进行正式的安装Tensorflow

首先进入tensorflow: source activate tensorflow
查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本：conda search --full --name tensorflow
查看tensorflow包信息及依赖关系：conda info tensorflow

发现最新的TensorFlow只能支持到python3.7, 保险起见，添加一个python3.6环境
conda create --name tensorflow-py3.6 python=3.6
检测环境：

在这个环境下安装TensorFlow：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

但是这样下载很慢，可以指定镜像库：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
运行完成后：测试代码：

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.compat.v1.disable_eager_execution()
>>> hello = tf.constant('hello,tensorflow')
>>> sess= tf.compat.v1.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b'hello,tensorflow'
>>>

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Anaconda安装tenserflow

创建新环境

退出TensorFlow环境

进行正式的安装Tensorflow

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