把鏡像地址改為清華大學開源軟件鏡像站，打開 管理員身份打開cmd 輸入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
之后在cmd下輸入命令安裝，建立TensorFlow的anaconda虛擬環境
conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda
#conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 anaconda
啟動anaconda虛擬環境
activate tensorflow
在anaconda環境中安裝TensorFlow和Keras
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras
pip install tensorflow
pip install keras
pip install -I https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
參考 ： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
如果需要升級pip： python -m pip install --upgrade pip
如果未定義考慮anaconda環境變量是否配置好。
https://blog.csdn.net/weixin_39750084/article/details/85722233
activate tensorflow之后，輸入python查看python版本號，並可以編寫測試
如果在虛擬環境下，進入jupyter notebook之后，通過
import sys
sys.executable
查看到notebook還是處於一個非虛擬的python之下時，需要使用如下命令。
conda install nb_conda
安裝相關插件。安裝過慢則更改鏡像路徑。如本文所寫
之后重啟，在notebook中修改環境。。。。。
插件：
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
參考鏈接：
https://www.jianshu.com/p/afea092dda1d
https://blog.csdn.net/sinat_34328764/article/details/83214172