0、說明：
對於tensorflow配合keras使用，因爲linux服務器沒有root權限，所以目前最高可用版本是 1.6.0，否則就會報錯某些 so找不到
conda install -n xujiandeeplearning tensorflow==1.6.0
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說明：conda兩個概念 環境envs，每個環境下可以安裝packages，所以是有兩個概念 env 和 package
而且conda可以同時安裝python環境，所以執行conda命令之前不一定非得要有python環境的
1、首先是安裝
bash ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
#conda設置源
# 添加Anaconda的TUNA鏡像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中鏡像地址加有引號，需要去掉
2、需要首先創建環境 env，然後在環境下創建 package
#列舉出所有環境
conda info -e查看已安裝的環境，當前被激活的環境會顯示有一個星號或者括號。
#創建一個環境（注意這裏制定了python=3.6,這個指定可以同時安裝python，所以執行這個命令前不需要有python3.6環境的）
conda create --name xujiandeeplearning python=3.6
# 刪除一個已有的環境
conda remove --name xujiandeeplearning --all
#進入環境env
activate xujiandeeplearning # for Windows
source activate xujiandeeplearning # for Linux & Mac
#離開環境
deactivate xujiandeeplearning # for Windows
source deactivate xujiandeeplearning # for Linux & Mac
用戶安裝的不同python環境都會被放在目錄C:\Users\username\Anaconda3\envs下，
#查看某個package的所有可用版本：
anaconda search -t conda ***
# 查看當前環境下已安裝的包
conda list
# 查看某個指定環境的已安裝包
conda list -n python34
# 查找package信息
conda search numpy
# 安裝package
conda install -n xujiandeeplearning numpy
# 更新package
conda update -n xujiandeeplearning numpy
# 刪除package
conda remove -n xujiandeeplearning numpy
3、配置好了環境如何在pycharm使用？注意圖中的Location是一個空目錄，venv前的目錄是工程目錄；
這裏主要是配置 Base interpreter這個選項，是在你的env目錄下的環境 tensorflow下的 python.ext 注意這個配置挺重要的
