安装TensorFlow、 Pytorch教程：以 Windows系统为例
这是一个简单教程，无需手动配置CUDA，为入门而写，如要使用高级指令集AVX2，SSE…或安装最新版TensorFlow 可以选择源码编译安装
准备工作
检查NVIDIA驱动程序是否更新到最新版
如果没更新到最新版，请到英伟达官网下载最新版的驱动程序
安装 anaconda
建议首先安装anaconda， 安装好后配置环境变量（建议安装的时候吧添加环境变量勾选上）
anaconda 下载地址：
Anaconda Python/R Distribution – Anaconda www.anaconda.com
如果觉得anaconda 安装包过大，也可以选择 mini conda
mini conda 下载地址：
Miniconda – Conda documentation docs.conda.io
linux 下：
请使用以下命令下载：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shlinux下安装：
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh记得在出现设置环境变量（PATH）时 要输入 yes，这样可以自动配置conda的环境变量
Windows 下打开 anaconda prompt
命令行提示符会出现 （base） 开头的提示，如果用普通的cmd打开后就没有（base）开头的提示，说明现在没有进入anaconda的环境中，可以尝试使用 conda activate base 激活anaconda 默认的环境 base。
linux下 更新下环境变量
source ~/.bashrc或者重新打开终端
tensorflow 安装教程
创建虚拟环境
创建虚拟环境的目的是方便管理不同版本的包，比如我想同时安装多个版本的tensoflow 和 pytorch，每个版本的tensoflow 和pytorch 都需要依赖不同版本的包，那么创建虚拟环境的方式就可以解决这个问题，每个虚拟环境的包互相隔离，互不依赖，方便管理。
创建虚拟环境命令
conda create -n tensorflow python=3.6- create 创建命令
- -n tensorflow 创建名称为 tensorflow 的虚拟环境， -n 表示 name ，-n 后面的名称可以 自己取
- python=3.6 虚拟环境中的python版本为3.6， “=”后面未python的版本号，可以自己根据需要设置
接下来输入y即可
安装tensorflow
安装tensorflow 前 先激活虚拟环境
conda activate tensorflow
出现了 （tensorflow） 说明虚拟环境激活成功
tensorflow 分CPU版和GPU版， 安装GPU版的tensorflow 需要 nvidia GPU硬件支持
可根据自己电脑情况选择安装CPU版还是GPU 版tensorflow
安装CPU 版tensorflow ：
conda install tensorflow
安装GPU版的tensorflow
conda install tensorflow-gpu(如果下载速度过慢可以尝试使用清华镜像源 ：
conda install tensorflow-gpu -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 即在原来的命令中添加 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
据说清华镜像源因版权问题要关闭anaconda镜像服务，所以无法保证以后这种操作还能不能使用 ）
可以看到conda 会自动安装cudatoolkit 和cudnn
输入y 便可继续
测试安装 的 tensorflow
输入python
>>> import tensorflow as tf
没有报错说明tensorflow 包安装完成了，不过最好还是要找份TensorFlow代码跑一跑
如果需要安装 keras、pandas、scikit-learn
可以使用命令
conda install keras pandas scikit-learn————————————分割线————————————-
安装 pytorch
安装 anaconda
建议首先安装anaconda， 安装好后配置环境变量（建议安装的时候把添加环境变量勾选上）
打开 anaconda prompt
命令行提示符会出现 （base） 开头的提示，如果用普通的cmd打开后就没有（base）开头的提示，说明现在没有进入anaconda的环境中，可以尝试使用 conda activate base 激活anaconda 默认的环境 base。
创建虚拟环境
创建pytorch虚拟环境：
conda create -n pytorch python=3.7其中：
- -n pytorch 表示 虚拟环境的名称为pytorch，名称可以自己取
- python=3.7 表示 python的版本是3.7
激活虚拟环境
conda activate pytorch使用Anaconda清华镜像源 （可选）
Tsinghua Open Source Mirror mirror.tuna.tsinghua.edu.cn
通过conda安装pytorch
可以去官网获取安装命令
选择好版本 便可获得 安装的命令，这里还是建议选择用conda安装
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch（ 其中 -c 代表通道， -c pytorch 代表选择pytorch 通道）
