本文介绍了如何使用Anaconda创建和管理Python虚拟环境，以便在不同项目中切换Tensorflow的1.x和2.x版本。通过创建名为tf1131的虚拟环境来安装tensorflow-gpu=1.13.1，并强调了CUDA、numpy版本匹配的重要性。在VS Code中切换虚拟环境也很方便。此外，还提到了conda和pip在包管理上的区别。
已经安装完成tensorflow2.x版本后（安装流程参看博文），当需要运行tensorflow1.x版本的程序时
试用一下代码后，仍出现无法识别的API时，就真需要tensorflow1.x的运行环境了，为避免不必要的的卸载和装载程序包的过程，我们可使用虚拟环境实现多版本。
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
基于Anaconda的python虚拟环境
该方案可以保证已有的环境不受影响，只要存储空间充足可以建立不同的虚拟环境配置不同版本的tensorflow。
创建python虚拟环境
命令python --version查看python版本， 创建一个名为tf1131的虚拟环境用于安装tensorflow-gpu=1.13.1的环境conda create --name tf1131 python=3.7.4
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