为方便日常的深度学习模型开发與测试在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境，便于学习AI使用本人使用的笔记本pycharm配置conda环境是CPU为8代i5，显卡为GTX1060内存为8G，基本上可滿足日常的AI研究与学习下面将介绍基础环境的搭建pycharm配置conda环境过程：

如果要切回默认源，则执行

【注意】网上很多pycharm配置conda环境conda国内镜像源的敎程都只写着只pycharm配置conda环境清华大学conda的free镜像（/anaconda/pkgs/free/）但该源的很多软件包并不是最新版本，为了能更新最新版本再指定一个清华大学conda的main镜像（/anaconda/pkgs/main/），这样就能安装、更新最新版本的软件了

创建好conda虚拟环境后，在使用之前必须先进行激活下面激活刚创建的tensorflow虚拟环境，命令如下：

如果要注销退出当前的虚拟环境则执行命令：

conda将会检测tensorflow-gpu的最新版本以及相关的依赖包，包括调用NVIDIA显卡所需要的Cuda、Cudnn等依赖环境都会自動按顺序进行安装，非常方便吧
如果需要升级tensorflow-gpu的版本，则执行以下命令进行更新

注意：并不是所有软件包都能直接安装有一些需要指萣安装源，例如做AI中经常会用到的OpenCV便是无法直接安装的需要指定安装源，命令如下：