1、从官方网站下载Anaconda
https://www.anaconda.com/download/
进入到windows中的命令模式：
（1）检测anaconda环境是否安装成功：conda --version
（2）检测目前安装了哪些环境变量：conda info --envs
（3）对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本) 查看当前有哪些可以使用的python版本：conda search --full -name python
安装python版本（我这里是安装的3.5的版本，这个根据需求来吧）：conda create --name tensorflow python=3.5
（4）激活tensflow的环境：activate tensorflow（注意：这个是在后序安装成功之后才能进行的，否则会提示错误）
（5）检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs（注意：基于后序安装成功之后才进行的，否则会提示错误）
（6）检测当前环境中的python的版本：python --version
（7）退出tensorflow的环境：deactivate
（8）切换到tensorflow的环境：activate tensorflow
上面的这些基本就可以对于Anaconda有一个比较简单的了解，其实它就类似于JDK的一些操作，比如我们查看jdk的版本，也可以用java --version ，所以说对于Anaconda去安装tensorflow是比较简单的原因也正是这样，也就是是给我们提供了一个基础的依赖环境，这样就方便我们进行后面的安装操作；
安装的时候注意点（因为本人也在这个地方出现了错误操作）：
注意事项：根据Tensorflow的官方文档，可以得到安装tensorflow的一个命令是下面：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl
但是，如果我们在cmd中，直接进行这样的话，有可能是不能够成功的，开始也不知道为什么，后面发现是跟电脑的cpu和显卡有点关系，所以，采取后面的方法进行安装；（所以这步省略）
剩下的就是慢慢的等待安装的过程啦
温馨提示：（1）如果在这个命令之后，有提示说需要你升级你的pip的版本，那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了
（1）打开之前安装的Anaconda
这两个都可以，我这里说一下使用Anaconda Prompt的方式；
方法一：步骤：①直接点击进入，就会显示如下的内容：
②切换到tensorflow的环境
③进入python编辑环境
④然后编写一个使用的代码：
方法二：通过使用Anaconda中的spyder的编辑器
通过这个的方式的话，更加简单，直接编写上面的代码，然后进行运行就可以啦，我这里就不多介绍了。。。
7：OK，到这里的话，基本上从安装到成功就已经实现了~~~~
温馨提示：如果你发现，你的conda和tensorflow环境都是安装成功的，但是一用测试代码进行跑的时候就出问题了，那么请注意，这个原因你由于你在安装tensorflow的时候，是直接在cmd下，而不是在你用conda激活的一个环境，所以导致，tensorflow并没有直接嵌入到conda环境，所以，就导致无法导入模块的一个错误；
解决方法：（1）只需要在activate tensorflow ----------注意：这个环境是第三步中的第3点里面创建的；
（2）然后再使用第五步中的命令就可以了
环境：Tensorflow和Pycharm编辑器
步骤：
1：下载Pycharm软件，，这个的话下载安装都很简单，所以就不多说了
2：使用Pycharm创建一个项目
3：设置项目的相关内容
温馨提示：注意上面的Interpreter的选择，因为我们现在要测试的是tensorflow嵌入到我们的IDE，方便我们开发，所以这个python解析器就是要选择我们之前安装tensorflow目录下的解析器，否则的话，我们之后是使用不了tensorflow的模块的内容的哦。。。特别要注意。。。当然，如果这里不选择，那么在创建工程之后还是可以修改的，后面我会说；
4：创建一个py文件，用于编写测试代码
5：运行程序代码
OKOK，，，这就说明我们的环境已经整合完成啦。。。。大功告成
温馨提示：有时候我们会发现，我们引入了tensorflow模块之后，那就会报错，这个原因有如下可能：
（1）tensorflow没有安装成功，这样的话，就需要重新按照我的步骤去了！
（2）IDE中的python解析器，没有使用tensorflow中安装的那个，所以导致无法识别
这个解决方案有两种：
第一种：就是创建工程的时候就选择正确的解析器，也就是我上面所使用的方法
第二种：就是在项目工程里面进行修改配置：
步骤：1：选择File----》setting
2：
3：添加新的解析器
4：找到我们安装的Anadonda中的env中的tensorflow中的python.exe
5：点击apply应用，然后重启我们的IDE，这样的话就不会报无法找到tensorflow的模块的错误了。
https://blog.csdn.net/cs_hnu_scw/article/details/79695347
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