建议安装miniconda，miniconda是一个轻量级的环境管理工具，比anaconda会省内存。
Miniconda是一个轻量级的conda安装环境，默认只包含了python和conda，但是可以通过pip和conda来安装所需要的包。
之前安装过anaconda的同学，就不用再次安装miniconda了，可直接从创建虚拟环境开始操作。
Miniconda的官网下载网址：https://conda.io/miniconda.html
官网的下载源在国外，下载速度可能会很慢，建议移步清华大学的开源软件镜像网站下载：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
如下图，下载文件Miniconda3-latest-Windows-x86_64.sh即可。
Step1：下载完成后，双击exe文件，出来以下的设置界面，直接点Next。
Step2：点击I Agree。
Step3：选择用户Just Me，点击Next。
Step4：设置安装路径，注意Anaconda安装目录中不要有中文，一般默认即可。
Step5：界面有两个选项，把两个都勾上，点击Install就可以开始安装。
两个选项的作用分别是：
将anaconda的路径加入到系统环境变量PATH中
Anaconda所带的Python 3.7为系统默认的python版本
安装好后，先查看conda是否可以正常运行。
左下角的搜索框输入”anaconda prompt“。
点击‘’Anaconda Prompt (miniconda3)“，在弹出的命令行中输入conda env list。
如果弹出上图的结果表示conda可以正常使用。
如果在一台电脑上，想开发多个不同的项目，需要用到同一工具包的不同版本，但是在同一个环境下安装或更新特定版本的工具包，就会覆盖以前的版本，而依赖以前版本的项目就无法运行了。
虚拟环境可以搭建独立的python运行环境，使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响。
conda是一个开源包管理系统和环境管理系统，用于管理多个虚拟环境、安装多个版本的软件包及其依赖关系，并实现环境之间的轻松切换。
这一节会教大家如何用conda来管理python虚拟环境。
因为默认的conda仓库源在海外，速度比较慢，所幸国内有一些镜像站，例如清华源就很好用。
这里根据清华源的官方文档https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/做一下配置：
将下述内容替换到C:\Users\你的用户名目录的.condarc文件中【用记事本打开】
提示：直接复制文档中的内容，可能会出现格式问题，建议去https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/复制
若目录中没有
.condarc文件，可在Anaconda Prompt命令行中先执行指令以下指令，生成.condarc文件conda config --set show_channel_urls yes一定要注意按照链接的复制，不能多一行空行
我要评论channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
在Anaconda Prompt命令行运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
最后，用conda info查看是否已经把源添加进去了。
在Anaconda Prompt命令行输入：
conda create -n AI python=3.6 -y
第一次创建虚拟环境会比较慢，大家耐心等待一下
每个人的网速不同，可能会出现time out或者说dismatch错误不要慌，重试几次命令，坚持就是胜利【我有一次试了6次，难过】
因为网速创建环境慢，目前没有找到更好的办法，有解决方案的，欢迎留言哈
AI是虚拟环境名称，可以根据自己喜好命名。
python=3.6表示安装python3.6版本。
我们安装的miniconda默认的python版本是3.7，我们创建虚拟环境可以更换python版本，不影响使用。
-y表示创建途中询问是否继续时都选yes。
创建完成后，可以输入conda env list或conda info --env，查看conda中所有的虚拟环境：
图中的AI就是我们新建的虚拟环境。
在Anaconda Prompt命令行输入：
conda activate AI
输入conda list查看虚拟环境当前有哪些工具包，因为没有装其他工具，所以现在的虚拟环境是干净的。
在Anaconda Prompt命令行输入：
conda deactivate
即可退出当前虚拟环境。
如果想要删除整个虚拟环境，可以在系统环境下（即退出当前虚拟环境）的Anaconda Prompt命令行输入：
conda remove -n AI --all
一般在虚拟环境出错的情况下才会选择直接删除。
这一操作了解，不用操作
在安装前，记得激活自己的虚拟环境，在Anaconda Prompt命令行输入指令：
conda activate AI
接着在命令行输入指令：
pip install numpy==1.18.1 scipy matplotlib seaborn pillow opencv-python==3.4.2.17 tensorflow==1.9.0 h5df requests psutil sklearn -i "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"
-i "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" 这个是阿里的源，pip安装的源用阿里的比较稳定
出现successfully就说明安装成功了，开始学习下面的内容就好了。
本文地址：https://blog.csdn.net/qq_38193902/article/details/107143555
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