最详细的机器学习环境的搭建和使用最详细的机器学习环境的搭建和使用—-anaconda/jupyter/tensorflow-gpu /opencv等等 安安
装和常用使用方法总结装和常用使用方法总结
目录大纲目录大纲1. 环境说明2. Anaconda安装和常用使用技巧总结2.1 基本安装2.2 pip、conda更换国内源和常用方法2.2.1 pip2.2.1 conda2.3 anaconda虚拟环境使用2.4 anaconda常见命令
总结2.5 anaconda如何干净地卸载重装3. jupyter使用和常用技巧总结3.1 jupyter notebook常用插件、安装包及其设置3.1.1安装jupyter notebook插件
**jupyter_contrib_nbextensions**3.1.2 jupyter notebook添加kernel内核（windows）3.2常用指南4. tensorflow-cpu/tensorflow-gpu安装和验证4.1 tensorflow-CPU安装4.2 tensorflow-
GPU 安装4.3 tensorflow1.x & 2.x文件相关兼容性问题5. 机器学习常用库函数References：
前言前言
俗话说工欲善其事必先利其器。想要学好高大的AI大法，不先安好工具、熟悉常用技能这怎么能快速速成呢？
鄙人很早前最开始想安装个虚拟系统一步到位，结果发现tensorflow-gpu运行不了；行吧，那安装tensorflow-gpu先安装个ubuntu16.04吧,但是又是安装nvida驱动，又是
cuda,cudcnn，然后又是各种版本不对应的乱七八糟事情，搞来搞去搞得最后开不了机（真的是一笔血泪史！）。反复重装n遍。
天！还没开始学习就准备放弃了！要是真有个良心文档能告诉我anaconda可以自动帮你安装可以自动帮你安装tensorflow-gpu匹配安装的匹配安装的cuda,cudnn的话 ，还需要这么费事么？
所以希望给那些开始上路像我这样的小白同学们留下最通俗易懂、最详细、最好用的最通俗易懂、最详细、最好用的AI大法攻略大法攻略，后续也会持续不断更新技术栈、分享干货。欢迎有缘人关注我的微信公众号，大家
共同进步！
1. 环境说明环境说明
本人电脑环境：
64位位win10 + intel i5 + 12G ram + NVIDIA GTX 1060
注意：
检查本机是否适合安装检查本机是否适合安装GPU版本版本tensorflow
安装GPU版本的tensorflow需要安装cuda和cudnn
所以需要检查cuda是否支持本机gpu，需要计算能力大于3.1
查看本机显卡配置，对比官网的显卡型号是否支持；
具体过程：
（1）对比cuda官方显卡型号支持：
官方链接地址
GeForce系列
(2)查看本地显卡配置
我的电脑我的电脑
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属性属性
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设备管理器设备管理器
->
显示适配器显示适配器
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