001-Tensorflow的配置

1. miniconda作为基础的环境配置

作用：

• virtualEnv - 这个可以配置python的环境；但是Python的版本不能变更
• miniconda - 这个可以配置不同的python版本，使用范围更广。

# windows下，miniconda的安装，都是下一步！
# 1.环境变量：
在path中，添加 miniconda3/bin 、 miniconda3/Library/bin 、 miniconda3/Scripts
# 2.conda的配置
## 参考：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
conda init cmd.exe    # 初始化，需要退出重新进入cmd命令环境
conda config --set show_channel_urls yes
python -m pip install --upgrade pip
## 替换.condrsc文件中的内容 -- 按照清华镜像源中的配置
conda clean -i              # 清除缓存
conda info -e               # 查看python的环境
conda activate "env_name"   # 切换到不同的虚拟环境
conda list                  # 查看虚拟环境下，安装了哪些内容
conda create --name new_env_name --clone old_env_name     # 复制某个环境
## conda的增删改
conda create --name tf python=3.8     # 创建一个名称为 tf的虚拟环境;并在创建环境同时安装python3.8
conda remove -n tf --all              # 删除虚拟环境的操作
conda activate tf                     # 切换虚拟环境
conda deactivate tf                   # 关闭某个环境
conda install pandas matplotlib   # 安装需要的库 --ps 我在环境中还是使用了pip安装，因为我看了日月光华的那个2.5版本安装
## 我的操作命令 --ps 个人体验：豆瓣远胜tsinghua
## conda search tensorflow --目前的最新版本是2.3.0
pip install tensorflow-cpu==2.5.0 pandas matplotlib notebook --target=D:\dev_tools\Miniconda3\Scripts -i https://pypi.douban.com/simple/

参考文档：

1. https://www.bilibili.com/read/cv8956636
2.