①設定指定的安裝目錄，一般不要選擇預設路徑
②在「advance options」選項在「add anaconda to my path environment variable」打鉤
（2）配置環境變數：在「系統變數」的path中新增以下3條：
注：建立虛擬環境、刪除虛擬環境的操作在第2節描述，環境配置只需根據上圖對應到相應的虛擬環境下即可
開啟終端，按以下順序操作：
bash anaconda3-5.2.0-linux-x86_64.sh -b
conda create -n your_env_name python=x.x .?以上anaconda 命令建立python版本為x.x.?（不使用「？」，系統自動安裝相應最新版），名字為your_env_name的虛擬環境。your_env_name檔案可以在anaconda安裝目錄envs檔案下找到。
conda remove -n your_env_name --all
conda info --envs
sudo gedit ~/.bashrc在開啟的編輯器末尾輸入以下內容,其中引號中的內容是anaconda下python的安裝目錄，需要哪個填哪個(注：下面兩條內容任選其一即可，其中引號可能存在中英文的問題，最好拷貝之後重新輸入一下)：
export path="/home/user/anaconda3/bin:$path"
#將anaconda中base下的python設定為預設python
export path="/home/hst/anaconda3/envs/your_env_name/bin:$path"
#將anaconda中虛擬環境下的python設定為預設python
source ~/.bashrc
python --version
conda install tensorflow或conda install tensorflow-gpu注：conda install keras或conda install keras-gpu
檢視tensorflow版本：tf.__version__
檢視keras版本：keras.__version__
conda install opencv開啟anaconda prompt,輸入如下兩條命令：
conda install graphviz新增環境變數：pip install graphviz
找到graphviz的安裝路徑，新增到環境變數path即可：我的是d:\anaconda\library\bin\graphviz
安裝參考部落格：
新增快捷啟動方式：參考部落格中的「（二）設定pycharm快捷方式啟動」
（1）uda9.0+cudnn9.0
替換lib,bin,3個資料夾
（2）設定清華源
conda config --prepend channels（3）安裝mxnet（最好安裝穩定版mxnet-cu90mkl ）
穩定版：pip install mxnet-cu90 -i 或直接pip install mxnet-cu90mkl --upgrade（4）mxnet測試**最新版：
#cu90mkl，表示是cudnn與mkldnn加速
#安裝cuda 9.0的話安mxnet-cu90mkl，cuda 9.2對應mxnet-cu92mkl
pip install mxnet-cu90 --pre --upgrade
pip install mxnet-cu90mkl --pre --upgrade
一切正常，安裝mxnet成功。
穩定版：pip install gluoncv --upgrade最新版：pip install gluoncv --pre --upgrade
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