conda create python3.7.3

如果你想在conda环境中创建一个名为"python3.7.3"的新环境，并指定Python版本为3.7.3，你可以使用以下命令：

conda create -n python3.7.3 python=3.7.3

这将创建一个新的conda环境，并自动安装Python 3.7.3。你可以根据需要修改环境名称和Python版本号。

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conda create -n tf2.3 python==3.7.3

你可以使用以下命令在conda环境中创建一个名为"tf2.3"的新环境，并指定Python版本为3.7.3：

conda create -n tf2.3 python=3.7.3

这将创建一个新的conda环境，并自动安装Python 3.7.3。你可以根据需要修改环境名称和Python版本号。

spyder的内核（Python 3.9.16）与linux系统里python版本（Python 3.7.3）怎么不一样？如何弄成一样的呢？

当你在Spyder中创建一个新的Kernel时，它通常会尝试与你的系统上安装的Python版本匹配。在你的例子中，你在Anaconda中可能有两个不同的Python环境：一个是默认的Python 3.7.3，另一个是Spyder使用的Python 3.9.16。

由于不同Python版本之间的兼容性可能有限，特别是对于库和功能的支持，可能会导致在 Spyder 中启动Kernel时出现问题。如果你希望它们一致，有几种方法可以尝试：

1. **更新Linux Python**:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3.9

或者使用 conda 来管理不同版本：

   conda create -n new_env python=3.9
   conda activate new_env

2. **在Spyder中指定Python路径**:
在Spyder中，你可以设置Kernel的路径。从菜单选择 `Tools` -> `Preferences` -> `IPython Console` -> `Kernel`, 然后选择 "Advanced" 选项卡，在`Interpreter Path`输入框中指定Python 3.7.3的完整路径。

3. **为每个项目使用特定Python版本**:
如果你想为每个项目保持独立的Python环境，可以考虑使用虚拟环境（如venv或conda env），这样每个项目都有自己的Python版本。

4. **安装兼容的库**:
如果某些库只支持特定版本的Python，你可能需要在3.9.16环境中安装这些库的对应版本，以确保它们可以在3.7.3上运行。

请注意，不是所有的库都能无缝地迁移到不同的Python版本，因此这一步可能需要一些调试和适配工作。完成上述步骤后，重启 Spyder 并尝试连接到新的Kernel看是否解决问题。