不同python版本的安装，以及各自版本环境下pip的使用
相信大家在使用Python过程中会遇到很多坑，其中最令人头疼的肯定是在配置环境、装包的时候出现的版本不兼容的问题。
比如我们通过pip安装TensorFlow的时候，假如我们的版本号 python3.x > Python3.6的时候可能会出现错误，原因是目前TensorFlow最高兼容到Python3.6，同理，比如Keras、Caffe等常用包也会出现兼容性问题。
笔者实在不想麻烦地删掉用了很久的Python3.7，就直接在电脑上重装了一个较为稳定的Python3.5。
首先先去Python官网下载Python3.5的安装包。
然后以管理员身份运行安装包；
然后切记不要选择“Add Python3.5 to PATH”，原因是在此之前你已经安装了另一个版本的Python了，如果此时覆盖另一个版本的环境变量，可能会导致不必要的麻烦，然后选择第二个“Customize installation”，然后正常下一步安装即可；
然后进入Python3.5的安装目录，把默认的“python.exe”重命名为"python35.exe"；
然后配置环境变量，把此目录路径添加到系统环境变量PATH中（此处就不放图了，相信大家都会）；
然后运行cmd，看看是否安装成功；先输入python，这时候出现的是最初的python版本，然后输入exit()，然后输入python35，出现的是刚刚安装的python35.没错，以后你想使用哪个版本的，只需要敲入python或者python35即可。
那么同理，如果你想为原来的python版本安装某个包的时候，还是采用传统的pip install xxx 即可，若要为新安装的python35安装某个包，则输入python35 -m pip install xxx即可。话不多说，放上我用python3.5安装TensorFlow的图片（因为我在写本文之前已经安装TensorFlow了，所以图片内容和你们安装的可能不太一样~）。
(对了，直接用pip安装某些包可能有些慢，建议使用中科大或者清华的镜像，具体做法网上很多，此处不再赘述~)