conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
默认python环境名为base。用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。
#conda版本查看 conda -V conda --version #更新 conda update conda #更新conda conda update anaconda #更新anaconda conda update anaconda-navigator #update最新版本的anaconda-navigator # 查看已安装的虚拟环境 conda env list conda info -e conda info --env # conda -create -n env_name list_of_packages # env_name是需要创建的环境名称，list_of_packages是在新环境中需要安装的工具包，有多个时用空格隔开 # 创建一个名为的环境，指定Python版本是3.5（conda会自动寻找3.5.x中的最新版本） conda create -n xxxx python=3.5 conda create --name xxxx python=3.5 conda activate xxxx #开启xxxx环境 conda deactivate #关闭环境 # 克隆环境，我想创建一个新环境BBB，完全克隆AAA的环境配置 conda create -n BBB --clone AAA # 删除一个已有的环境 conda remove -n xxxx --all # 环境重命名 # conda没有重命名的命令，所以可以先 clone 一个环境，然后删除原有的环境
# 查看当前环境下已安装的包 conda list # 查看某个指定环境（xxxxx）下已安装的包 conda list -n xxxxx # 查找package信息，例如查找numpy包信息，会列numpy的所有版本 conda search numpy # 安装package，安装多个包用空格隔开 # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境 # 也可以通过-c指定通过某个channel安装 conda install -n xxxxx numpy pandas # 更新package conda update numpy # 更新numpy（当前活跃的环境） conda update -n xxxxx numpy # 更新指定xxxxx环境下的numpy conda update python # 假设当前环境是python3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的最新版本 # 删除环境package conda uninstall numpy conda remove numpy # 删除numpy包（当前活跃的环境） conda remove -n xxxxx numpy # 删除xxxxx环境下的包
直接安装指定版本：
conda install tensorflow-gpu==1.10
1、查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位）
anaconda search -t conda tensorflow
这里(anaconda search -t conda 库名)，可以查找各种源下对应的 库，下图红色框中的是源，后面对应的是TensorFlow的各种版本
2、找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后（可以在终端搜索anaconda，定位到那一行），然后查看指定tensorflow版本信息
anaconda show anaconda/tensorflow # anaconda/tensorflow是上图红框中的源名
3、最下面提供一个下载地址（蓝色框内），使用下面命令就可安装1.8.0版本tensorflow
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0
