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上一篇博文 Ubuntu深度学习环境配置（2）：Ubuntu18.04安装N卡驱动+anaconda3，安装了Anaconda，本文继续安装TensorFlow+keras+pytorch。

1 遇到的问题

1.1 问题一

准备给TensorFlow创建环境

 conda create --name tensorflow_env python=3.7

但是，出现如下问题。

NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.

错误的中文意思是：无法写入错误：当前的用户没有写入到该路径文件的权限
解决办法

 sudo chown -R chenhong anaconda3 
 # 将chenhong替换成自己的用户名即可

最后，完成

1.2 问题二

我发现每次打开终端，总是默认进入anaconda环境

conda config --set auto_activate_base false

在最新的anaconda安装后将其加入到bashrc中后，会默认自动激活基础环境，上面的命令就是将其自动激活的true更改为false，即可关闭虚拟环境，以后需要使用直接用命令行即可。

2 继续安装tensorflow-gpu

搜索可安装的版本，并选择了最新版本

conda search tensorflow-gpu
conda install tensorflow-gpu==2.1.0

安装完成

3.安装kreas-gpu

在激活anaconda后，执行命令

conda install keras-gpu

keras-gpu安装完成

3.安装pytorch

为pytorch创建一个虚拟环境，这是推荐的做法，这样在创建其他环境如tensorflow时，就不会互相冲突。在终端输入：

conda create -n pytorch python=3.7

激活pytorch环境

 conda activate pytorch

去官网根据自己的配置获取安装命令
在终端输入下列命令

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

或者，查询pytorch和torchvision 对应关系

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

安装一半，发现有两个包因为网络原因无法下载，
于是换conda源
方法一、

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

方法二

sudo gedit ~/.condarc

输入

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2 
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk
  - defaults
show_channel_urls: true

重新安装

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 

如果对版本有要求

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

（如果要换回官方源，可输入命令conda config --remove-key channels）

最后，安装成功

在python环境下测试

在使用pip速度慢时，换源

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果想要继续安装opencv3.4.10+opencv-contrib3.4.10
请看我下一篇博文
Ubuntu深度学习环境配置（4）：Ubuntu18.04安装pycharm+调用anaconda环境下的TensorFlow和pytorch环境