在安裝之前，一直比較迷惑究竟如何用，安裝完后，發現竟然如此簡單
首先我一般用的是python27，官網下載python27msi安裝window7 64位后，已經自帶了Pip 和 easy_install
但是卻不曉得如何安裝 whl目錄，
經過搜索后發現，把pip和easy_install加入到環境變量中，這個應該不是難事，如下：
把Scripts這個目錄拷貝下來直接加到“右擊計算機-屬性-高級系統設置-環境變量-系統變量-path-編輯它”
如圖
注意打開后如果最后面沒有英文分號，那就加個英文分號——為了區分不同的變量用。如圖
OK，現在去cmd下，輸入 pip命令已經可以用了
python學習過程中的大部分包都可以在這個連接下找到， 提供py27或者py3的whl包，連接http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，頁面截圖如下
直接點擊自己想要下載的包，非常好的一點是還告訴你想要用的這個package 需要(require)那些輔助包，要用這個包你需要把輔助包都下載安裝。
如圖Matplotlib是畫簡單圖經常用的，他需要numpy, dateutil,pytz等其他包，下載下來都放到某個路徑，注意都是whl格式。
當我把前面需要的輔助包都安裝后，安裝matplotlib包，如圖
先跳轉到我們下載whl的文件夾路徑， 直接用pip install 安裝文件名即可（注意用Tab鍵-只需要敲這個文件名的前幾個字母即可-區分其他的文件-Tab后會自動補全文件名）不然全部自己敲打，那豈不是眼都花咯。
OK，已經可以了，可以試試在Wing Ide中畫個簡單的圖
OK，現在可以盡情的用python的額外包做你想做的事情了！
最近想學習TensorFlow，一直用Python，所以想借用TF在python的拓展包。
主要問題是，TF 僅僅對python3.5的支持比較好，其他版本的python不是說不支持，只是筆者限於能力，多次嘗試都沒能成功。
下面進入正題：
1. 官網下載 Anaconda，筆者寫作時版本為 Anaconda4.3.0，默認自帶python3.6；
2. 如之前所說，TensorFlow當前對python的支持僅對3.5版本比較友好，因此我們需要利用Anaconda創建一個python3.5的環境。
打開cmd，輸入：
- conda create -n tensorflow python=3.5 #環境名稱為tensorflow 選用的python版本為3.5
conda create -n tensorflow python=3.5 #環境名稱為tensorflow 選用的python版本為3.5
3. 在開始菜單中搜索 anaconda navigator，點擊運行；
4. 點擊左側的 Environments，可以看到 “tensorflow”的環境已經被創建；
5. 重新回到cmd，啟動環境tensorflow:
- activate tensorflow
activate tensorflow
6. 安裝GPU版的TensorFlow：
- pip install tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu
安裝CUP版的TensorFlow：
- pip install tensorflow
pip install tensorflow
7. 回到 anaconda navigator，進入tensorflow環境，安裝spyder 插件，進入Spyder后就可以
- import tensorflow as tf
import tensorflow as tf
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若在安裝中出現找到不到目錄等問題，可以嘗試以管理員模式運行cmd，然后重新執行操作。