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前言：

最近由于工作需要要使用TensorFlow，所以只能狂補相關的知識。本來博主打算在Ubantu上玩，但是由于一些原因還是放棄了這個想法，就轉移到Pycharm上來玩。以下是自己在收集資料的過程中看到一篇很好的安裝教程，分享一下。

聲明：
python版本和tensorflow版本之間有對應關系。如果搞不好，會出現各種問題。博主采用的是python3.7和tensorflow2.0。

1.安裝Anaconda

選擇相應的Anaconda進行安裝，下載地址點擊這里，下載對應系統版本的Anaconda。

就和安裝普通的軟件一樣，全部選擇默認即可，注意勾選將python3.6添加進環境變量。

這樣Anaconda就安裝好了，我們可以通過下面的命令來查看Anaconda已經安裝了哪些包。
運行 開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：

conda list

可以看到已經安裝了numpy、sympy等常用的包。

2.安裝Tensorflow

TensorFlow目前在Windows下只支持python 3.5版本。

（1）打開Anaconda Prompt，輸入清華倉庫鏡像，這樣更新會快一些：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

（2）同樣在Anaconda Prompt中利用Anaconda創建一個python3.7的環境，環境名稱為tensorflow ，輸入下面命令：

conda create -n tensorflow python=3.7

運行 開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Navigator，點擊左側的Environments，可以看到tensorflow的環境已經創建好了。

（3）在Anaconda Prompt中啟動tensorflow環境：

activate tensorflow

注：當不使用tensorflow時，關閉tensorflow環境，命令為：deactivate

（4）安裝cpu版本的TensorFlow

pip install tensorflow==2.0

注：這里沒有介紹GPU版本的安裝方法，GPU版本需要安裝cuda8+cudnn5，如需要的請搜索其他博文。
注意：一定要在 剛剛創建的tensorflow的環境下安裝！！！！

這樣tensorflow cpu版本就安裝好了。

（5）測試tensorflow
在Anaconda Prompt中啟動tensorflow環境，并進入python環境。

測試代碼如下:

import tensorflow as tf
#查看tensorflow版本
print(tf.__version__)

3.其他問題

安裝tensorflow后報錯：“DLL load failed: 找不到指定的模塊”。
這類問題（pip安裝完包之后再去引用報錯：找不到執行模塊）一般是由于版本沖突引起的。所以要考慮調整python或者tensorflow的版本。如果tensorflow是最新的2.3版本，可以考慮降低到2.0甚至1.X等。看問題是否能解決。

4.在pycharm中使用tensorflow

習慣了使用PyCharm來開發，配置如下：
新建工程后在
File-Setting–Project Interpreter選擇tensorflow下的Python解釋器，
例如我的解釋器位置：


等部署完后便可跑個HelloWorld了

import tensorflow as tf
#查看tensorflow版本
print(tf.__version__)

運行一下

起飛！

這種方式的好處：不用每次都 開啟、關閉環境了。

（activate tensorflow 、deactivate tensorflow）