首先，我想要能够在本地运行Python 2.7，同时也可以使用Python 3.5.2可用于TensorFlow。事实证明，来自Continuum的人（Anaconda包的创作者）已经覆盖了！使用Anaconda的conda命令，您可以为单独的Python版本设置虚拟环境，完美！继续从他们的网站下载Anaconda（注意：你下载Anaconda的Python版本不重要！我个人已经下载了Python 2.7版本，这是我将使用的日常版本）
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你的Anaconda版本已经安装好了？好的，现在继续打开命令提示符并运行此命令（确保您以管理员身份运行命令提示符，否则可能会获得权限被拒绝的错误）：
conda create -n python3 python=3.5.2 anaconda这将告诉Anaconda创建一个名为python3的新的conda虚拟环境，并使用python 3.5.2作为源代码python。(注：安装好了会出现activate python3等提示命令，没有出现则继续等待)
现在全部设置好了，然后输入
activate python3
输入“python –version”查看版本，你会看到你的命令之前是（python3）。恭喜，您现在运行在一个python 3.5.2环境中。（输入“deactivate”，关闭虚拟环境会话，您将获得原始Anaconda软件包中安装的python版本，在我的情况下为2.7.13（如果您没有得到这些结果，那么遗憾的告诉你安装失败））。
确保您在以下部分的python3环境中，因为这将是您将要设置的环境！
TensorFlow CPU版本
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这一点很容易，但不推荐，因为CPU在ML计算中比GPU慢得多。但是，如果您喜欢等待或有其他原因不安装GPU版本只是键入
pip install --upgrade tensorflow安装TensorFlow
（注：安装比较慢一点，安装结束后提示：FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘d:\Anaconda2\envs\py
thon3\lib\site-packages\setuptools-27.2.0-py3.5.egg’，我在anaconda下查找了setuptools-27.2.0-py3.5.egg，将其拷贝了在这个目录里）运行结果亲测没问题。
- GPU版本，版主没有亲测，所以也就不写了，需要的可以参考下面的文献。