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1. 安裝tensorflow keras tensorflow_federated詳細步驟
因為tensorflow很多依賴及版本兼容性問題，卸載麻煩，所以我是新建一個conda虛擬環境，專門用來運行tensorflow相關程序，這樣tensorflow有問題的話，也不會影響到其他的python環境。
打開Anaconda Prompt，輸入以下命令行。
創建名tensorflowenv的環境，並安裝python3.6
conda create -n tensorflowenv python=3.6
查看新建的虛擬環境的目錄：
conda env list
激活tensorflowenv環境
conda activate tensorflowenv
在tensorflowenv虛擬環境中，安裝tensorflow1.4版本，我下載的是tensorflow-1.14.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl包
直接pip install (本地tensorflow-1.14.0 whl包）
也可以：
pip install tensorflow==1.14
繼續安裝keras庫
pip install keras
安裝tensorflow_federated，注意我直接pip install tensorflow_federated是失敗的，需要指定版本號為0.8.0才成功。
pip install tensorflow_federated==0.8.0
退出虛擬環境
conda deactivate
2. jupyter notebook應用conda虛擬環境
jupyter kernel 顯示多個conda虛擬環境方法
conda install nb_conda
重新啟動Jupyter,可以在kernel選項中更改當前使用的環境。
當安裝了新的conda虛擬環境時，發現在Jupyter Notebook中無法使用，可以在你的新環境上安裝ipykernel，重啟jupyter之后就可以用了。注意要進入conda虛擬環境后，再運行以下命令。
conda install -n python_env ipykernel
(python_env為你的env名稱)
3. 在pycharm中使用conda虛擬環境
（1）選擇File->setting->Project:****->Project Interperter->Conda Environment->Existing environment,在Interpreter框導入conda虛擬環境。
（2）舉例Anaconda安裝路徑為：C:\Anaconda3 上面步驟所創建的虛擬環境的路徑為：C:\Anaconda3\envs\tensorflowenv\python.exe，其中tensorflowenv表示虛擬環境的名字。
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