安裝Anaconda
訪問鏈接，尋找適合版本。
https://repo.anaconda.com/archive/
在筆者這里，下載鏈接是：
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
# 如果感覺慢，可以使用清華源：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
在終端輸入：
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
等待下載完成，執行該bash腳本：
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
一路回車，yes，確認安裝，默認會安裝在～/anaconda3下，等待安裝完成。
重啟終端，此時，conda就可以使用了。輸入命令查看是否安裝成功：
conda --version
看到版本號，就意味着安裝成功了。
使用指定版本的python創建虛擬環境
查看可供使用的python版本：
conda search "^python$"
創建虛擬環境，根據實際情況命名，並選擇python版本。
這里筆者需要python3.7版本，並打算為環境安裝tensorflow1.15，故輸入：
conda create --name py37_tf1_15 python=3.7
這會下載python3.7的最后一次release版本，在筆者這里，下載了python3.7.11及其依賴。
使用環境必須先激活：
conda activate py37_tf1_15
激活成功后，會在命令行前面見到：(py37_tf1_15)字樣，表示處於py37_tf1_15環境。
此時輸入python，應該會進入剛才安裝好的python3.7.11。
進入激活狀態后，停止使用該環境：
conda deactivate
查看之前創建的環境：
conda info --env
安裝指定版本的tensorflow
查找可以安裝的tf版本：
conda search tensorflow
筆者這里要安裝tf1.15，故輸入：
conda install tensorflow=1.15
安裝指定版本的pytorch（GPU）
首先查看CUDA版本
nvcc -V
筆者這里是RTX3090，CUDA11.3
故在pytorch官網查詢安裝命令，選擇穩定版（12.1），linux，conda安裝，CUDA11.3版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
安裝完畢后，鍵入python進入交互式環境，輸入
import torch
torch.cuda.is_available()
看到顯示True，即表示GPU版本的torch可以正常使用了。
使用ipython
在激活conda環境后分別輸入:
conda install ipython
conda install ipykernel --update-deps --force-reinstall
即可使用ipython ipynb環境。