首先安装Python3.6.8
yum -y install bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel libffi-devel tk-devel gcc gcc-c++ openssl openssl-devel
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tar.xz
tar xf Python-3.6.8.tar.xz
cd Python-3.6.8/
mkdir /usr/local/python3
./configure --prefix=/usr/local/python3
make -j8
make -j8 install
ln -s /usr/local/python3/bin/python3.6 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3
python3 -V
Python3.6.8安装完成
、安装 TensorFlow2.1.0
1、进入安装目录，设置软件源、升级pip
cd /usr/local/python3/bin
./pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
./pip3 install pip -U
2、升级setuptools工具，因为安装tensorflow一些包需要最新版本
./pip3 install --upgrade setuptools
3、查询可以安装的TensorFlow版本
./pip3 search tensorflow
./pip3 install tensorflow==2.1.0
安装完成后存在问题
第二种方法：
1、用wget命令下载
wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
2、安装命令
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
询问是否初始化Miniconda3时，选“no”
3、验证conda是否安装成功
输入conda命令，如未成功输出，见下图使用vim工具，编辑.bashrc文件,在最下行输入miniconda3的安装目录作为环境变量，与上面保存的安装目录相同
export PATH="/root/miniconda3/bin:"$PATH
输入命令使.bashrc文件生效
source ~/.bashrc
输入conda命令，如正常返回，说明conda安装成功
4、添加清华大学的镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --get channels
5、环境管理命令
可使用如下命令查看已有环境列表，*表示当前环境，base表示默认环境
conda env list
使用命令“conda create -n 环境名称 python=版本号”创建环境，这里创建了名称为3.8的python版本号为3.8的虚拟环境，稍微等待，过程中输入“y”。
conda create -n test python=3.8
查看环境列表，新环境已经创建好
激活环境，默认处于base环境，进入其他环境需要使用source activate手动切换
source activate test
关闭虚拟环境，若要退出当前环境，使用source deactivate，默认回到base 环境
source deactivate test
删除虚拟环境：
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
conda remove --name your_env_name package_name # 删除环境中的某个包
[root@TensF ~]# conda remove -n test --all
6、安装—TensorFlow2.1.0
激活环境之后，可以使用conda list查看现有包，此时可以使用conda install [包名]或pip install [包名]
conda list
例如安装tensorflow2.1版本的命令为：
conda install tensorflow==2.1.0
Tensorflow版本信息检查# python
import tensorflow as tf
tf.__version__# 查看版本信息(注意是两个下划线"_")
tf.__path__# 查看安装路径(注意是两个下划线"_")
7、scikit-learn0.22
创建虚拟环境
conda create -n scikit-learn python=3.7
激活环境：
source activate scikit-learn
安装scikit-learn0.22
conda install scikit-learn==0.22
检查scikit-learn版本信息：
python
import sklearn
print("Sklearn verion is {}".format(sklearn.__version__))
8、安装Pandas1.0
创建虚机环境：
[root@TensF ~]# conda create -n Pandas python=3.7
激活环境：
[root@TensF ~]# source activate Pandas
安装Pandas1.0
(Pandas) [root@TensF ~]# conda install pandas==1.0
检查Pandas版本信息：
python
import pandas as pds
pds.__version__
注意：
删除虚拟环境命令：
conda remove --name --all
例子：
[root@TensF ~]# conda remove -n cys –all
。。。。。
检查现存虚拟环境：
