在anaconda环境下快速安装Tensorflow
首先创建新的虚拟环境
避免新装的模块对原来的环境造成影响，一般需要新建一个虚拟环境来安装tensorflow。通过下面这一行命令来创建，其中-n后面的“tensorflow”是新建的环境名称，可以根据自己的需要来设置，后面“python=3.6”为新建环境中python的版本。
conda create -n tensorflow python=3.6
激活新建的环境
每次进入环境需要通过下面一条命令,即“activate 环境名”
activate tensorflow
如果忘记自己虚拟环境的名字，可以查看conda中的所有虚拟环境:
conda env list
激活后会看到命令行前面出现一个显示环境名的括号
安装tensorflow
一般安装tensorflow需要先安装CUDA和CUDNN，这样经常会因为CUDA、CUDNN和tensorflow的版本不匹配而导致各种错误，这里使用conda的指令安装tensorflow可以附带着一起把CUDA和CUDNN一起安装到虚拟环境中。
安装CPU版本的tensorflow:
conda install -c anaconda tensorflow
安装GPU版本的tensorflow:
conda install -c anaconda tensorflow-gpu
查看tensorflow软件包列表:
conda search tensorflow-gpu
安装指定版本:
conda install -c anaconda tensorflow-gpu==1.13.1
需要等待一段时间，会自动装好tensorflow以及相关的包。
这样安装会很方便，成功率高。但是我遇到过使用时报错，提示numpy出错，后来发现是安装tensorflow时附带安装的numpy版本低，但是又不能直接更新numpy。
这时候需要卸载numpy，会自动连tensorflow一起卸载，然后单独安装一个高版本的numpy，再把tensorflow装回去。
测试
输入python开始编辑代码
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(3)
sess.run(a+b)
如果使用GPU版本，会显示型号的显存等信息。
参考连接：
[1]: anaconda安装tensorflow https://www.cnblogs.com/aloiswei/p/6510355.html