1、安装Anaconda

2、验证Anaconda的安装，命令 conda --version

3、安装python环境

conda create -n ai-learn python=3.6.8

（说明：1、-n 后面跟的是自己给编程环境起的名字，我起的名字是ai-learn，其实可以跟上一些版本号，会让我们以后切换环境的时候更清楚。比如 ai_test_py368等

2、在环境名称后面，用python=3.6.8来指定要创建的环境的python版本，系统会自动下载相关的安装包和依赖包）

环境信息解析完成后，首先提示告警信息，有新版本的conda，是否要更新。我们暂时不需要更新。

后面会出现环境的配置路径。本例当中，在/home/dreamrover/.conda/envs/ai-learn下面

添加的部分为 python 3.6.8

下面是列出了即将下载并安装的包。总大小60.4M。考虑到国外的源速度可能会比较慢 ，我们可以更新为国内源。

Anaconda更新国内源。

首先，创建或修改 .condarc文件内容（window下的位置 C:\users\你的用户名\.condarc）

vim ~/.condarc

编辑内容如下

保存退出 :wq

运行conda clean -i 清楚索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

接下来，再使用conda 命令，下载时就会快很多。

```

channels:

  - defaults

show_channel_urls: true

channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

default_channels:

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

custom_channels:

  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: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

ssl_verify: true

```

激活环境

根据上面截图当中的提示，如果要使用该环境，也就是要激活该环境，可以用命令conda activate ai-learn

安装OpenCV

安装Labelme

安装Visual Studio Code