anaconda 環境新建/刪除/拷貝 jupyter notebook上使用python虛擬環境 TensorFlow
naconda修改國內映象源
國外網路有時太慢，可以通過配置把下載源改為國內的
通過 conda config 命令生成配置檔案，這裡使用清華的映象：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
首先，開啟Anaconda Prompt視窗，執行命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
然後，執行命令：
conda config --set show_channel_urls yes
找到使用者目錄底下找到 .condarc 檔案
路徑在 C:\Users\使用者\.condarc
用編輯軟體開啟 .condarc 檔案，刪除第3行 –defaults，儲存檔案
Conda的環境管理
anaconda 安裝好之後，可能自帶的環境不是我們想要的這樣就需要在建立一個環境，我安裝的是 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64，自帶python是3.7
TensorFlow目前支援的python最高是3.6不支援python3.7，這就需要新增新的環境。
conda create--name py35 python=3.4
執行之後會自動下載一些基本的包和Python3.5.x
# 安裝好後，使用activate啟用某個環境
activate py35
# 如果想返回預設的環境，執行
deactivate py35
# 複製一個環境
conda create -n py35 -- clone py35 clone
# 刪除一個已有的環境
conda remove --name py35 --all
# 為了確定這個環境已經被移除，輸入以下命令
conda info -e
或
conda env list
Conda的包管理
Conda的環境管理功能允許我們同時安裝若干不同版本的Python，並能自由切換
# 安裝 numpy
conda install -n py35 numpy
# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
# 更新package
conda update -n py35 numpy
# 刪除package
conda remove -n py35 numpy
conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本，例如
# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假設當前環境是python 3.5, conda會將python升級為3.5.x系列的當前最新版本
jupyter notebook
jupyter notebook更改預設工作路徑
在Anaconda Prompt終端中輸入下面命令，檢視你的notebook配置檔案在哪裡：
jupyter notebook --generate-config
根據你執行實際顯示的路徑，開啟這個配置檔案，我電腦上是這個檔案C:\Users\使用者\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
找到 c.NotebookApp.notebook_dir 並修改然後儲存，後面的是自己要設定的目錄
設定好之後，在開始選單開啟 Jupyter Notebook 可能還是顯示的原來的工作路徑。修改方案是
先找到快捷方式的儲存目錄，
滑鼠右擊屬性 把 % *** %刪除掉，% 裡面的東西是預設工作路徑指定使用者的工作路徑，不刪除無論你怎麼設定都不會起作用的。
jupyter notebook上使用python虛擬環境
jupyter notebook上可以同時存在多個環境，
參照上面新建 Conda環境，然後安裝ipykernel，執行以下程式碼
conda install -n py35 ipykernel
安裝完成後，到Anaconda3的安裝路徑找到kernels資料夾，我的是D:\Anaconda3\share\jupyter\kernels
裡面預設有一個資料夾 python3
要想 jupyter notebook執行時顯示多個環境，如下
可以在 這個kernels資料夾裡新建一個資料夾 我新建的是 tensorflow_py35，然後把python3資料夾裡的檔案全部複製到 tensorflow_py35這個資料夾裡，
然後記事本開啟 檔案 kernel.json 並如下圖修改
修改完成後儲存。重新開啟jupyter notebook ，在New的時候就可顯示兩個環境啦
參考：
https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/65448597
https://www.jianshu.com/p/f70ea020e6f9