anaconda安装成功后即可以使用conda指令来创建虚拟环境
建立环境指令：
conda create -n name python=3.6
name即想创建的虚拟环境名称，python后面可以输入想安装的python版本，如果github上面的代码会出现python2.x的情况的时候，也可以安装python2.x版本
示例：conda create -n python27 python=2.7
如上图，创建了一个python=2.7，名称为python27的虚拟环境
2. conda激活创建完环境之后需要激活，使用指令
conda activate name
name为刚才自己命名的虚拟环境名
示例：
conda activate python27
此时注意左边的括号内已经从base变成了python27，即我们从base环境切换到了python27这个虚拟环境内，在这个虚拟环境中安装的任何python库都是只对这个虚拟环境生效的，即我们可以实现唯一的虚拟环境配置自己想要的库版本，注意：在这个虚拟环境内配置的包在base环境下是不能用的，但是我们也一般不用base环境跑代码。
若想切换回base环境只需使用指令
conda deactivate3. 验证
在base环境内输入conda env list，即可查看当前已经安装了哪些虚拟环境，
若要删除虚拟环境，需要conda env remove -n（环境名称）
在当前虚拟环境内安装tensorflow-gpu
只需要使用conda命令即可，
conda install tensorflow-gpu
如果需要选择版本，也可以conda install tensorflow-gpu=xxx
但是这样做conda会检测要安装的tf版本是否与当前python版本兼容，不兼容则拒绝安装
验证tf安装
输入python会看到当前python的版本信息
在python编辑环境下输入import tensorflow as tf以及tf.__version__即可看到tf的版本信息
