下载安装包时最好不要走官网下载，尽量使用开源镜像网站，这样会省下很多时间成本
一.Anaconda3安装包下载及安装1.安装Anaconda2. 安装TensorFlow2.0.02.1打开Anaconda Prompt控制台2.2 Anaconda Prompt控制台界面2.3 清华软件仓库镜像安装TensorFlow2.4 安装cpu版本的TensorFlow2.0.03.测试cpu版本的TensorFlow2.0.0⭐注意事项：二. Pycharm的配置1. 安装pycharm2. 在pycharm中导入tensorflow2.0.0一.Anaconda3安装包下载及安装
1.Anaconda官网安装包下载速度很慢，国内小伙伴不建议尝试。我们可以使用清华大学开源软件镜像站: 清华大学开源软件镜像站.请选择适合自己系统自行下载。我这里选择的是Windows系统64位的安装包
1.安装Anaconda
1.打开安装包，点击Next
2.点击I Agree
3.Just me还是All Users，假如你的电脑有好几个 Users ，才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个 User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users，我这里直接 All User
继续点击 Next 。
4.Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装C:\ProgramData\Anaconda3文件夹下（PS：C盘大家都懂吧）。你也可以选择 Browse… ，选择想要安装的文件夹。继续点击 Next
5.第一个选项是加入环境变量，建议小伙伴们选中这个选项，否则后面需要自己配置环境变量比较麻烦，点击Install
6.然后，它就开始自动安装了（安装过程还是相当慢的。。。固态的话估计会好点）
在这里插入图片描述，绿色的进图条满了以后，点击Next，这两个选项直接取消掉就行，跟安装一点关系没有，点击Finish
7.进行到此步，Anaconda已经安装完毕，此时打开，开始->cmd，在终端中键入命令
conda -V
之后显示已安装完毕，安装的版本为Anaconda4.8.3
C:\Users\blue>conda -Vconda 4.8.3
几个常见的关于Anaconda的操作命令如下：
2. 安装TensorFlow2.0.0
TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本，gpu版本需要NVIDIA显卡的支持并下载CUDA 和 cuDNN ，对于初学者我们使用cpu版本即可（这里，仅介绍cpu版本的安装）
2.1打开Anaconda Prompt控制台
2.2 Anaconda Prompt控制台界面
2.3 清华软件仓库镜像安装TensorFlow
在base环境中输入如下两行：
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
在指定的Python3.7版本中创建Tensorflow环境
conda create -n tensorflow python=3.7
在给出Proceed时键入Y
如果下载失败的话，再次键入下载，不用担心之前会覆盖，上一次下载失败的库，会再次重新下载
在tensorflow环境创建完成后，键入
conda info --envs
可以发现，除了基础环境base外，我们还可以看到刚刚创建的名为tensorflow的环境
2.4 安装cpu版本的TensorFlow2.0.0
进入anaconda prompt，激活tensorflow的环境：activate tensorflow
激活我们创建的名为tensorflow的环境，在这个环境下进行配置
2.用清华镜像/豆瓣镜像安装tensorflow2.0.0版本（tensorflow）：
pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna./simple
截止到/7/25，tensorflow最新版为2.2.0，但目前最稳定的还是tensorflow2.0.0，如果小伙伴们想尝试可以自行下载最新版tensorflow
通过以上步骤tensorflow环境就已经配置完成了！！！！！
此时，如果我们想退出tensorflow环境
conda deactivate
切换成base环境
3.测试cpu版本的TensorFlow2.0.0
打开Anaconda Prompt控制台（如果你上一步没有关闭Anaconda Prompt，那么继续往下操作就可以了）
键入activate tensorflow和python启动tensorflow，并进入python环境
注意，在切换到tensorflow环境时命令行前方变为了（tensorflow），说明我们成功启动了tensorflow环境，再输入python后，最前方变为>>>，意味着我们进入了tensorflow的python环境中（并且是python3.7环境）
键入下面三行代码：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.__path__)
出现上面代码则表示安装成功！！！~
⭐注意事项：
1.在base环境中必须先激活环境Tensorflow(activate tensorflow)中再进入python,否则会报错~~切记哦！
这里有一个错误示范，如果在base环境进入python编译环境，执行tensorflow代码，会报错没有名为tensorflow的模块，原因也是显而易见了，就是我们仅在tensorflow环境中安装了tensorflow cpu版本，而base环境中是没有tensorflow的！
2.很多安装失败的问题主要是因为版本冲突问题，pip install tensorflow（没有指定版本）直接自动下载的版本一般是最新版本，一般安装会出问题，最好指定版本之后用清华和豆瓣镜像安装！！！安装出问题之后直接在tensorflow的环境中卸载你安装的包版本tensorflow， 卸载：pip uninstall tensorflow
3.使用conda list查看conda当前版本安装了哪些包
二. Pycharm的配置
1. 安装pycharm
在官方网站下载PyCharm社区版安装包（免费正版）:Pycharm.
PyCharm主要有3个版本：
专业版(professional)、社区版(community)、教育版(education)
专业版(professional)，专业版不是免费的，只有30天的免费试用社区版(community)，社区版是免费的教育版(education)，教育版主要提供给老师和学生使用，方便教学
由于社区版和专业版的主要功能都是一样的，而且还是免费的，通常，我们选择社区版就可以了，本教程后续的安装步骤也都以社区版为例。
尽管社区版本相比付费版少了一些功能（缺少的部分主要是面向企业化的远程部署以及docker之类的功能），但对于初学者而言已经完全足够，这也是目前Python开发社区中非常受欢迎的IDE。
安装过程一路Next安装路径选择好，安装完后有个重启的过程，不再作过多概述~
2. 在pycharm中导入tensorflow2.0.0
1.启动PyCharm，进入欢迎界面，点击右下角的Configure->Settings，如下图所示：
2.project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器（我的安在E盘conda的envs里的tensorflow中）
选择conda环境
路径一定不能出错~~~~冲鸭！！
等部署完后便可跑个HelloWorld了~~
import tensorflow as tf#查看tensorflow版本print(tf.__version__)
没有报错就完成鸟–(˙<>˙)/–
好了，可以起飞了小表贝们😁~~~记得点赞加关注噢😘
