记一次搭建conda虚拟环境

将下方的版本号根据自己的需求指定CUDA ，Python ，Tensorflow/Tensorflow-gpu的版本号

1. 创建环境（或者界面可视化创建也可）：

   conda create -n 环境名称 python=版本号

2. conda查看目前所有虚拟环境以及环境所在路径：

   conda info --envs

3. 激活环境：

   conda activate 环境名称

4. 安装cuda：

   conda install cudatoolkit=版本号 
   conda install cudnn （这一句可以不指定版本，会默认和上一句配套安装的）

5. 查看conda目前支持的cudatoolkit版本：

   conda search cudatoolkit --info

6. 安装TensorFlow：
   1. 如果是cpu版本，安装tensorflow1.0.0：

      conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=版本号

   2. 如果是gpu版本：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu=1.0.0，测试是否安装正确（因为TensorFlow，cuda，python的版本需要对应，才算安装成功）
      1. 测试代码：

         import tensorflow as tf
         tf.test.is_gpu_available()

         如果返回True，则说明很幸运，安装成功了

      2. 遇到的报错：import tensorflow 报错SyntaxError: invalid syntax 解决：

         pip install protobuf==3.17.3

7. 补充，关于版本对应：
   1. cpu:
   2. gpu：

成功的截图：