第一步：下载环境管理软件

Anaconda和Miniconda两个自选（其实就是完整版和精简版的区别！），官网下载即可，成年人当然选择最新版本了。
anaconda
链接: link.
miniconda
链接: link.

下载好之后打开，进入正题咯！

点击左下角“create”创建一个虚拟环境，名称自取（但是一定要记住，牢记！），这里以“tensorflowceshi”为例，选择python3.8（3.5-3.8版本任选）。

创建好如下图：

然后打开软件下的命令行Anaconda Prompt，可以看到现在的环境是默认的base，这里输入下面语句（这一步是为了激活刚才创建的虚拟环境，以后需要这个环境的时候都需要activate一下）：

activate tensorflowceshi

效果如图：

第二步：安装Tensorflow

安装的时候可能会提示pip版本不对，根据它的提示升级一下就可以啦。（因为pip版本要求大于19.0才可以安装）

1.CPU版本

接着上面的步骤，activate之后在命令行中输入：（这里选择安装tensorflow2.3版本，从豆瓣源安装，速度超级快，谁用谁知道）：

pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

2.GPU版本

GPU版本的安装才是最烦人的，空守着电脑配置却用不了，哈哈。

划重点：NVIDIA显卡、显卡驱动>418.X、CUDA版本为10.1、cudnn版本>7.6，可以通过nvidia-smi进行查看，近两年刚买的电脑的话一般是都满足要求的。（也可以直接进行下面的安装，不成功再回来找原因）

接安装cpu版本步骤，或者重新进命令行activate后，在命令行输入：

conda install cudatoolkit=10.1

运行到这里输入y，回车：

上一步完成后，继续在命令行输入：

conda install cudnn=7.6.5

同样在过程中需要输入y，回车进行确认。

接着最后一步，继续输入：

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

到这里就安装成功了，是不是很开心？

后面需要什么包（package）就用pip安装就可以了，像matplotlib、notebook等等常用的，推荐还用上面的豆瓣源，速度超级快，其他跟环境相关的都是conda xx，不要搞混了。