怎么用Anaconda安装TensorFlow？
【第1部分】：预准备
1、检测anaconda环境是否安装成功
2、检测目前电脑安装了哪些环境变量
3、查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本
4、查看tensorflow包的信息及依赖关系
【第2部分】：正式安装
5、建立一个 conda 计算环境，创建一个专门的虚拟环境（env），命名为 tensorflow_env，并安装python3.7
6、**tensflow的虚拟环境
7、在tensorflow_env的虚拟环境中，正式安装tensorflow包
【第3部分】：验证安装是否成功
8、验证一下功能是否正常
9、在跑测试代码的时候出现问题，解决方案
10、安装成功后，每次使用 TensorFlow 的时候，都需要**环境
【第1部分】：预准备
1、检测anaconda环境是否安装成功
在cmd中输入：conda --version
2、检测目前电脑安装了哪些环境变量
在cmd中输入：conda info --envs
3、查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本
在cmd中输入：conda search --full -name tensorflow
可以看出，最新的TensorFlow版本是1.14.0
4、查看tensorflow包的信息及依赖关系
在cmd中输入：conda info tensorflow
会出来很长的列表信息……
【第2部分】：正式安装
5、建立一个 conda 计算环境，创建一个专门的虚拟环境（env），命名为 tensorflow，并安装python3.7
在cmd中输入：conda create --name tensorflow python=3.7
由于Anaconda内置的Python版本有可能和TensorFlow内置的不同，这里最好设定一下python版本，让这个conda环境专门为tensorflow服务。
这是打包计划：
下载一些相关包：
安装清单：
此时，会出现Proceed ([y]/n)? ——我们输入y
出现这样一个界面
等待进度条，出现下图
6、**tensflow的虚拟环境
在cmd中输入： activate tensorflow
检测tensorflow的环境是否添加到了Anaconda里面，我们来查看系统环境
在cmd中输入：conda info --envs
看到红色部分，已经创建成功
检测一下当前tensorflow虚拟环境中，内置的python版本是什么？
在cmd中输入：python --version
退出tensorflow的虚拟环境
在cmd中输入：deactivate
7、在tensorflow的虚拟环境中，正式安装tensorflow包
1）**tensflow的环境
在cmd中输入：activate tensorflow
2）安装TensorFlow
在cmd中输入安装命令：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
显示Tensorflow（1.14.0版本）是68.3MB大小，默默等待进度条……
也许，你会出现这样的问题
没关系的，重新来过 pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 就可以
这个过程中，会自动安装很多TensorFlow的相关包，类似这样
直到出现“Successfully installed”这样的语句，说明这个过程结束
【第3部分】：测试安装是否成功
8、验证一下功能是否正常：
进入代码环境，在cmd中输入：python
输入测试代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tf')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
看到如下结果，说明该环境下 tensorflow 工作正常。
9、在跑测试代码的时候出现问题，解决方案
10、安装成功后，每次使用 TensorFlow 的时候都需要** conda 环境
查看环境：conda info --envs
**环境：activate tensorflow
关闭环境：deactivate
第四步：将tensorflow嵌入到你所使用的Python开发IDE中（PyCharm）
第四步：将tensorflow嵌入到你所使用的Python开发IDE中（VScode）
（1）安装python插件
（2）添加tensorflow路径
通过Anaconda安装tensorflow时，一般会新建一个虚拟环境(env)，但是vscode在调试python代码时默认使用的是base环境下的路径。
这就会出现无法解析tensorflow的情况。所以需要将tensorflow环境的路径添加到vscode的settings.json用户设置中，即可在vscode中搭建TensorFlow的开发环境。
这是配置代码：
// tensorflow 路径配置
"python.pythonPath": "E:\\Anaconda3\\envs\\python.exe",
"python.autoComplete.extraPaths": [
"E:\\Anaconda3\\envs\\tensorflow_env",
"E:\\Anaconda3\\envs\\tensorflow_env\\Lib\\site-packages"
],
"python.autoComplete.addBrackets": true,
然后，我们的路径就会有Anaconda和TensorFlow两个环境都含有python
随便打开一个.py文件，可以看到vscode多了一个调试选项，就是我们刚才添加进去的tensorflow_env，这样就可以根据需求，选择不同的环境进行调试。
以后若需要在其他环境（env）中使用，也可以通过这种方式将环境路径添加进来。
（3）下面给出测试代码，进行测试在IDE中是否真的好使
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
可以在终端中看到如下输出:
说明在IDE中TensorFlow运行好使。