之前我嘗試了用pipenv來管理虛擬環境，并用pipenv來創建虛擬環境打包exe.
使用pipenv建立虛擬環境解決python打包exe檔案過大的問題（附打包帶圖示，多個py檔案打包exe）
pipenv創建虛擬環境，很難更改pyhon版本，默認的python是電腦自帶的python.
而anaconda創建的虛擬環境能更改python版本，
利用虛擬環境打包exe時，如果包含一些深度學習框架，一般要求的深度學習框架版本很低，深度學習框架版本低，則配套的python版本也要低，這時如果再用pipenv則比較麻煩啦，（因為可能我們電腦自帶的Python版本很高）
深度學習框架與python對應關系見鏈接，
python深度學習環境支撐串列 各版本對應關系，Keras，TensorFlow，pytorch ，caffe等，
anaconda常用命令
#獲取版本號
conda --version 或 conda -V
#檢查更新當前conda
conda update conda
#查看當前存在哪些虛擬環境
conda env list 或 conda info -e
#查看–安裝–更新–洗掉包
conda list：
conda search package_name# 查詢包
conda install package_name
conda install package_name=2.6.0
conda update package_name
conda remove package_name
anaconda虛擬環境
創建虛擬環境
conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等）
激活虛擬環境
#Linux
source activate your_env_name
#Windows
activate your_env_name
洗掉虛擬環境
conda remove -n your_env_name --all
conda remove --name your_env_name --all
anaconda虛擬環境打包
使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令創建python版本為X.X、名字為your_env_name的虛擬環境，your_env_name檔案可以在Anaconda安裝目錄envs檔案下找到，
第一步：原始檔案夾，進入cmd
注意anaconda python已添加進環境變數
如果不會，查看鏈接
cmd執行python程式，檔案夾直接進入cmd程式
第二步：創建制定python版本的環境
conda create -n yudengwu python=3.6
點擊y，自動安裝必要的包
安裝結束
第三步：激活虛擬環境
#Linux
source activate your_env_name
#Windows
activate your_env_name
第四步：安裝打包exe和程式相關的庫
打包需要的 pyinstaller
pip install pyinstaller
安裝相關庫 如
pip install opencv-python
第五步：查看已安裝的庫
conda list
第六步：打包exe
這里簡單打包下，更多打包見前面給的鏈接 pipenv版打包，
pyinstaller -F xx.py
可以運行
更多
之前使用pipenv打包tensorflow時出現了下列錯誤資訊
tensorflow的 ImportError: DLL load failed: 元件(DLL)初始化例程失敗
出現這種錯誤的原因是最近tensorflow安裝包不支持較老的處理器，需要安裝老版本的tensorflow
而當時pipenv對應的python版本是3.7，3.7的python版本對應的tensorflow 可不低，
這次使用的anaconda創建的虛擬環境指定的python版本是3.6，我來嘗試下，安裝tensorflow是否可以使用，
在虛擬環境下安裝低版本的tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.5
版本1.5可以，當我使用版本1.11.0還是出現mportError: DLL load failed: 元件(DLL)初始化例程失敗
看來合適的版本是1.5及其以下
不管怎么說python3.6 時，TensorFlow1.5 在虛擬環境下可以用
安裝好后，測驗一下：
先進入python
輸入python，然后再測驗
成功意味著我們可以將深度學習模型打包成exe啦，
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