1.下載Anaconda安裝包
Anaconda官網安裝包下載速度巨慢，國內小伙伴不建議嘗試。
我們可以使用清華大學開源軟件鏡像站：清華大學開源軟件鏡像站，請選擇適合自己系統自行下載。
我這里選擇的是Windows系統86位的安裝包
下載完成后的安裝包就是它了
2.安裝Anaconda
1.打開安裝包，點擊Next
2.點擊I Agree
3.Just me還是All Users，假如你的電腦有好幾個 Users ，才需要考慮這個問題.其實我們電腦一般就一個 User，就我們一個人使用，如果你的電腦有多個用戶，選擇All Users，我這里直接 All User
繼續點擊 Next 。
4.Destination Folder 是“目標文件夾”的意思，可以選擇安裝到什么地方。默認是安裝C:\ProgramData\Anaconda3文件夾下（PS：C盤大家都懂吧）。你也可以選擇 Browse… ，選擇想要安裝的文件夾。作者這里安裝到F:\Anaconda3
繼續點擊 Next
5.第一個選項是加入環境變量，建議小伙伴們選中這個選項，否則后面需要自己配置環境變量比較麻煩，第二個是默認使用 Python 3.8
點擊Install
6.然后，它就開始自動安裝了（安裝過程還是相當慢的。。。固態的話估計會好點）
綠色的進圖條滿了以后
點擊Next
還是點擊Next
這兩個選項直接取消掉就行，跟安裝一點關系沒有
點擊Finish
7.進行到此步，Anaconda已經安裝完畢，此時打開，開始->cmd，在終端中鍵入命令(Win+R)
conda -V
就出現了如下效果，說明我們的安裝已經完成，且Anaconda版本為4.8.3
科普一下幾個常見的關於Anaconda的操作命令如下：
2.安裝tensorFlow
TensorFlow 有cpu和 gpu兩個版本，gpu版本需要NVIDIA顯卡的支持並下載CUDA 和 cuDNN ，對於初學者我們使用cpu版本即可（這里，僅介紹cpu版本的安裝）
1.打開開始菜單->Anaconda3->Anaconda Prompt，打開Anaconda Prompt控制台
Anaconda Prompt控制台界面
2.先選擇清華軟件倉庫鏡像安裝TensorFlow，這樣更新會快一些
鍵入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
和
conda config --set show_channel_urls yes
3.用Anaconda3創建一個python3.7的環境，環境名稱為tensorflow
截止到2020/7/25 TensorFlow在Windows下僅支持Python3.5-3.7版本（因此在創建此環境時，會下載一個python3.7，有時候會下載失敗，多下載幾遍就ok了），這樣的話我們的python3.8只在base環境中，在tensorflow中用不到了
小伙伴們可以從tensorflow官網自行查閱
鍵入
conda create -n tensorflow python=3.7
在給出Proceed時鍵入 y
如果不幸下載失敗，再次鍵入（不用擔心在下載失敗之前建立過一個名為tensorflow的環境，是否會出現重名錯誤。實際上的處理步驟是：檢查環境中是否有tensorflow環境，沒有的話創建，有的話檢索所需的庫，自動下載缺失的庫，上一次下載失敗的庫，會在這一次重新下載）
conda create -n tensorflow python=3.7
在tensorflow環境創建完成后，鍵入
conda info --envs
可以發現，除了基礎環境base外，我們還可以看到剛剛創建的名為tensorflow的環境
4.安裝cpu版本的TensorFlow
上一步中我們僅是創建了一個名為tensorflow的python環境，這一步我們將TensorFLow配置進這個環境中
在Anaconda Prompt中啟動tensorflow環境：
鍵入
activate tensorflow
用來激活我們創建的名為tensorflow的環境，在這個環境下進行配置
正式下載安裝cpu版本的TensorFlow
鍵入
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==2.0
經過一段漫長的下載過程后（我這里大概半個小時左右），tensorflow的cpu版本已經下載安裝完成。解釋一下這里選擇tensorflow2.0版本，截止到2020/7/25，tensorflow最新版為2.2.0，但目前最穩定的還是tensorflow2.0.0，如果小伙伴們想嘗試可以自行下載最新版tensorflow
這里安裝完成的截圖沒有了，就是一頓下載安裝的英文，不看也罷。下載過程中，終端命令框沒有紅色字體和error即可認為下載完成。
通過以上步驟tensorflow環境就已經配置完成了！！！！！
此時，如果我們想退出tensorflow環境
鍵入
conda deactivate
可以看到又重新回到基礎環境base中
4.測試cpu版本的TensorFlow
同2.1節，打開Anaconda Prompt控制台（如果你上一步沒有關閉Anaconda Prompt，那么繼續往下操作就可以了）
鍵入
activate tensorflow
和
python
來啟動tensorflow，並進入python環境
注意到，在切換到tensorflow環境時命令行前方變為了（tensorflow），說明我們成功啟動了tensorflow環境，再輸入python后，最前方變為>>>，意味着我們進入了tensorflow的python環境中（並且是python3.7環境）
鍵入
import tensorflow as tf
可以看到沒有報錯，成功執行，到此tensorflow cpu版本安裝完成。
這里有一個錯誤示范，如果在base環境進入python編譯環境，執行tensorflow代碼，會報錯
沒有名為“tensorflow”的模塊，原因也是顯而易見了，就是我們僅在tensorflow環境中安裝了tensorflow cpu版本，而base環境中是沒有tensorflow的
總結一下：本人也曾基於Anaconda裝了不少次的tensorflow，但每次都會有錯誤，錯誤的來源大多是版本對應問題（PS：gpu版本的tensorflow版本問題更嚴重，貼一個同學的博客關於gpu版本的https://blog.csdn.net/BBJG_001/article/details/95068251）。
目前，親測可用的是python 3.7—tensorflow2.0.0
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42412254/article/details/107569830