为什么我需要来自tensorflow的另一个conda环境？

为了回答这个问题，首先需要了解一些背景知识。

TensorFlow是一个流行的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度学习模型。在TensorFlow中，可以使用conda环境来管理不同的软件包和依赖项，以确保项目的稳定性和可重复性。

那么为什么需要来自TensorFlow的另一个conda环境呢？

版本兼容性：不同的TensorFlow版本可能对应不同的依赖项和库。如果你的项目需要使用不同版本的TensorFlow，那么使用不同的conda环境可以避免版本冲突和依赖问题。
环境隔离：在开发过程中，可能会涉及到多个项目或任务，每个项目可能需要不同的软件包和依赖项。通过使用不同的conda环境，可以将它们隔离开来，避免相互干扰和冲突。
实验和测试：在机器学习领域，经常需要进行实验和测试不同的模型和算法。使用不同的conda环境可以方便地切换和比较不同的配置和设置，以便进行实验和测试。
环境复制和共享：通过创建一个新的conda环境，可以轻松地复制和共享项目的开发环境。这对于团队合作和项目部署非常有用，可以确保每个人都使用相同的环境进行开发和部署。

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conda常用命令

转载自阿达发go的博客conda常用命令:更新，创建，激活，关闭，查看，卸载，删除，清理

# Anaconda3介绍简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点： 1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。 2. 管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。 # Anaconda3的安装 1. [官网地址](https://www.anaconda.com/download/) 2. [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/) 关于安装过程中的细节,如全局变量设置...可自行百度,下面我们转入正题 # Anaconda3安装tensorflow 1. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步): ```html conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 4. 启动anaconda中的py3.6环境: ```html activate tensorflow ``` 如果不能进入,则重新执行第3步骤 5. 进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ``` 6. 当我们不使用tensorflow时,我们就可以使用: ```html deactivate ``` 退出该环境 7. 开始测试一下是否安装成功: 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境 ```python #TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello)) ``` 如果可以准确的输出结果,那么恭喜你,安装tensorflow成功!