Anaconda 创建指定Python版本的虚拟环境，为不同版本的tensorflow服务

在使用tensorflow的时候发现，2.0版本之后的tensorflow已经弃用了contrib，然后一些程序仍要用到contrib，且非常不好替换代码，所以学习一下如何用虚拟环境下载旧版本python（1.x版本的tensorflow不支持3.6之后的python）和tensorflow1.x版本

1. 创建虚拟环境

conda create -n env_name python=x.x

例如我安装一个Python3.6的环境，因为这个环境是准备单独使用Pytorch，因为我已经安装了一个，我命名为Pytorch2好了

命令如下

conda create python36 python=3.6 anaconda

这里建议后面加上anaconda，可以自动把python3.6的相关包下载下来，但是会比较的缓慢，建议耐心的等待一下。

2.激活环境

activate python36

3.安装tensorflow1.x

pip install tensorflow==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用清华镜像源提升下载速度，可以自己指定下载的tensorflow版本

4.问题解决

tensorflow中出现ImportError: cannot import name ‘trace‘错误

首先打开annacomnda Prompt,激活对应环境,再pip list。再查看tensorflow与tensorflow-estimator的版本是否一致。

不一致就更新 tensorflow-estimator版本和tensorflow一致，代码如下：

pip install tensorflow-estimator==1.15.0