下面这篇博客是我所见最简单的安装TensorFlow2.0的方法没有之一！我光搭建这个环境瞎搞了5天都没整明白，之前看到这篇博客还不以为然，但是用过之后真香啊！感谢原博主“小宋是呢”。
正式开始前先说明一下，TensorFlow、Python、CUDA、cudnn各个包之间对于版本要求比较高，如果某个包版本不合适就没法运行，下面这篇blog省去了选择版本的麻烦，几行命令行代码全搞定，下面是blog链接，但请结合我的补充一起看：
『TensorFlow2.0正式版』极简安装TF2.0正式版（CPU&GPU）教程
在执行图1步骤之前，先将国内的镜像源添加进环境中，原博主只在代码中声明了一个镜像路径，感觉还有些慢，参考了如下博客，可以直接看我整理的，我删除一些不必要的。对原博主表示感谢。
清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main中科大源：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/只需在终端（命令行）中切换至TF_2C环境中（如图2），整段代码复制进去，前面运行完再回车即可，如此添加清华源与中科大源。
PS:前面（TF_2C）表示处于此环境中
接下来便可以继续按照小宋是呢的博客操作，直到测试版本，可以不必创建demo.py，在所创建环境TF_2C中输入python，然后复制代码即可。如图3
如上图表明CPU版安装完成，GPU版类似。
关于运行线性拟合的测试程序可以参考我另外一篇博客用pycharm在TensorFlow2.0环境下运行线性拟合测试程序。