Anaconda 创建的新环境的位置， 解决pycharm中不能访问numpy的问题, conda命令 、设置镜像源、解决jupyter启动新环境kernel问题

 这里创建了一个新环境，在pycharm中配置环境变量的时候需要选择环境变量对应解释器的位置，TensorFlow环境的位置在C:UsersyangjunAppDataLocalcondacondaenvs ensorflow。base环境的解释器位于C:ProgramDataAnaconda3。

最好不要在anaconda中自己新建环境，以免产生选择的时候查找路径的麻烦。

pycharm不能访问numpy, 可能是由于没有为系统path变量添加对应库的位置。

C:ProgramDataAnaconda3Scripts

C:ProgramDataAnaconda3Libraryin

conda 命令

显示安装源

conda config --show-sources

环境相关

克隆环境 

conda create -n tf --clone base

直接创建环境

conda create -n tf

删除环境

conda remove -n tf --all

显示所有环境

conda env list

激活环境

conda activate tf

退出环境

conda deactivate

包相关

查看环境中安装的包

conda list  

conda list -n tf

conda list -n tf six

删除包

conda remove -n tf qt

安装包

conda install qt

更新包

conda update qt

设置镜像源

https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

安装中的问题

无法定位程序输入点 OPENSSL_sk_new_reserve 于动态链接库，解决方案，替换掉不同日期的文件，具体文件见无法定位程序输入点

ImportError: cannot import name 'abs'报错，解决方案见解决 ImportError: cannot import name 'abs'

jupyter不能自动关联新环境的kernel，需要安装一个conda插件 conda install nb_conda，注意在新环境中也要安装，或者安装 conda install ipykernel

jupyter 启动初始目录问题，一种解决办法是先进入想要去的目录，再打开终端，然后用命令启动 notebook, 目前notebook只能通过base环境命令进去。

目前达到的效果：从安装菜单中和base环境下都可以启动notebook，在notebook中也可以切换环境的kernel，不足：在tf环境下不能通过命令直接启动notebook。

关于tensorboard启动问题，注意在命令行先进入日志文件所在目录的上层目录 (tf) C:YangML>tensorboard --logdir log， logdir = 'C:/yang/ML/log'

目前可行的进入方式，开始菜单-找到jupyter notebook，启动- 进入后选择kernel