使用Conda创建虚拟环境指定Python版本失效，该如何解决？

别担心，这种情况我之前也碰到过，而且绝对不会破坏你日常用的Python 3.6环境——Conda的核心就是帮我们隔离不同的Python环境，咱们一步步来搞定：

第一步：先清理有问题的旧环境 #

首先退出当前的虚拟环境，回到你原来的Python 3.6环境：

• Windows系统：执行 deactivate myenv
• Mac/Linux系统：执行 conda deactivate myenv

执行完后输入 python -V，确认显示的是Python 3.6，说明回到了安全的基础环境。

然后删除之前创建的有问题的myenv环境，避免干扰：

conda remove -n myenv --all

第二步：重新创建正确的Python 3.5虚拟环境 #

这次我们明确指定用Conda的Python 3.5包，命令里加上--force确保环境完全重建：

conda create -n myenv python=3.5 --force

执行过程中会提示你确认安装包，输入y回车就行。

第三步：正确激活虚拟环境 #

注意！别再用旧的activate myenv命令了，Conda新版本推荐用统一的激活方式：

• Windows系统：执行 conda activate myenv
• Mac/Linux系统：执行 conda activate myenv（如果不行就试试 source activate myenv）

激活成功后，你会看到终端开头多了(myenv)的标识，这说明已经进入虚拟环境了。

第四步：验证Python版本 #

现在输入：

python -V

正常情况下会显示Python 3.5.x，这样就可以安心安装TensorFlow了！

为啥不会破坏现有Python 3.6？ #

每个Conda虚拟环境都是独立的文件夹，里面的Python解释器、第三方包都是单独存放的，和你原来的Python 3.6环境完全不互通。哪怕你在虚拟环境里折腾出问题，也不会影响外面的环境，放心操作就行~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.D