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linux下anaconda创建新的环境：
环境：anaconda3+python3.8+tensor-gpu1.5.0 先确定一下anaconda的位置： which conda创建一个新的python3环境，新环境一般会安装在anaconda/bin/envs下，也可以自定义路径： conda create --name env_name python3env_name 是环境名，运行后会显示这个环境安装的packages的名字和版本，选择y即可。如果报错python3不在channel中，表明bin目录下没有python3文件。 配置需要的python版本前先到anaconda/bin下查看有哪些python的版本，文件名字是什么。 比方说有时候python3会被默认命名为python或者python36， 不确定python版本的话，在cmd中cd到anaconda/bin目录，运行这个文件就可以打开python shell看到版本信息 创建成功后，激活环境 source activate env_name确认一下python3和pip是当前环境下的地址 which python3 which pip显示路径应该是在anaconda/bin/envs/env_name/bin下的路径，而不是本机原来的python3和pip的路径。 路径无误之后，注意创建的新环境自带的是python3和pip，pip3不会自动安装 如果需要pip3 #下载setuptools wget –no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-19.6.tar.gz#md5=c607dd118eae682c44ed146367a17e26 #解压 tar -zxvf setuptools-19.6.tar.gz #编译安装 cd setuptools-19.6 python3 setup.py build python3 setup.py install #下载pip3 wget –no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-8.0.2.tar.gz#md5=3a73c4188f8dbad6a1e6f6d44d117eeb #解压 tar -zxvf pip-8.0.2.tar.gz #编译安装 cd pip-8.0.2 python3 setup.py build python3 setup.py install有pip和pip3之后，直接装tensorflow-gpu即可 pip3 install tensorflow-gpu==1.5.0装packages的话首推pip和pip3，conda install不仅慢而且经常channel找不到。 查看安装的包： #这个环境下所有安装过的包 conda list #pip安装的 pip list #pip3安装的 pip3 list推出环境： source deactivate查看所有安装的环境： conda info -e |
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