目录
1.下载选择
2.prompt配置
3.虚拟环境配置
4.检查是不是安装成功
5.安装jupter
6.关闭anaconda重新进入
7.总结
1.下载选择
我第一次使用的这个官网上面的邮箱的方式下载的，但是这个方式真的特别慢，于是用了这个清华的镜像网站，网上有很多的介绍，我就不班门弄斧了，建议使用清华的镜像；
我安装的是这个2022年5月份的版本；
2.prompt配置
我们的anaconda的许多安装包都是国外的，下载的速度很慢，因此我们需要进行设置，把这个设置成清华大学的，具体操作如下：
输入下面的三行指令依次回车就可以了：
为了方便实用，我直接贴在下面：一条一条运行即可
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes3.虚拟环境配置
创建新的虚拟环境：
接下俩就很重要了，我们需要安装这个tensorflow需要和这个python和这个keras相互版本匹配（网上有这个版本匹配图，搜一下就好了）
下面的这个是以tensorflow的1.13.1为例和python3.6.13进行演示的：
打开创建的虚拟环境安装tensorflow:
conda install tensorflow=1.13.1
接下来安装与之兼容的keras版本：
conda install keras=2.2.4
4.检查是不是安装成功
导入模块之后检查版本：
导入模块：
检查版本：
tf. __version__keras. --version__
5.安装jupter
这个主要是简化操作的：让我们虚拟环境下直接在这个jupter notebook里面写代码,这个jupyter就是一个类似于记事本的软件，有了这个，我们就可以直接在这个jupyter上面写我们的python代码，不用去在这个终端上面输入；
安装成功之后，我们发现在虚拟环境里面，这个已经可以使用了：但实际上因为这个版本各方面的原因，这个可能会打不开，但是没关系，我们暂时不用；
jupter是否可以找到tensor和keras:因为我们的这个jupyter有自己的路径，我们想要在这个里面写代码，首先我们安装的这个leras和tensorflow要可以找到才行，这个怎么找呢？
首先进入终端：
使用这个指令查看这个jupyter下面可以支撑的，我们的这个打印结果可能会有差异，有的是只有python，有的就已经有这个tensorflow了，没关系的；
jupyter kernelspec list我们这个时候启动jupyter，这个时候是进不去的，因为这个里面的一个版本过高（我们可以使用这个pip list指令查看所有的软件包和对应的版本，发现这个tornado包的版本是>5的），我们需要在这个终端上面输入：
就是因为我们直接打开第四个选项jupyter notebook的时候进不去，我们打开第一个，在这个里面输入jupyter notebook 这个时候发现报错了，这个就是因为我们的这个里面的tornado版本过高，我们这个时候需要卸载重新安装；
卸载指令：
重现安装，降低版本：降低到5以下的版本即可；
6.关闭anaconda重新进入
我们进入之后到这个对应的环境里面发现这个jupyter又不可以点击（就是一共四个选项，前面的两个可以使用，后面的两个事白色的，我们没有办法使用）
这个时候，我们回到这个home里面去，发现这个jupyter又需要我们进行重新的安装，这个是因为我们上面把这个tornado的版本更新了，因此这个jupyter重新需要安装，并不是因为我们重新进入导致的，这个样的话我们每一次进入都需要重新安装，岂不是很麻烦，这个也提示我们对于这个软件的版本升级之后，这个需要重新生效；
重新安装这个jupyter之后，在这个invironment里面的第四个选项里面进入这个jupyter里面去，这个时候就可以进去了，并且会跳转到这个浏览器里面去打开；
新建一个python3的代码：
我们在这个里面导入对应的模块，查看对应的版本，这个时候就没有问题了，这个红色的不是报错！！！这个显示的是安装位置的相关的信息；
一切正常之后，我们以后想要导入的话，就可以直接在这个jupyter notebook里面使用这个conda install 包包的名字就可以直接安装了，不用在这个终端上面输入；
7.总结
其实这个anaconda的这个使用体验有时候确实不是很好，但是这个我们多试几次就好了，这个jupyter的安装，以及我们自己创建虚拟环境，安装这个keras和tensorflow匹配的版本很重要；
了解这个jupyter在虚拟环境里面进不去的原因，就是因为这个tornado的版本太高，我们需要重新安装以降低他的版本；
