关于安装Anaconda和Pycharm / VSCode的教程很多，在这里就不赘述了，我们直接进入主题，TensorFlow2.X系列版本一经发行就备受好评，但是一直没有机会安装，最近想跟着中国大学mooc里最帅的北大曹健老师（我觉得神经网络方面讲的最适合入门的，中国大学mooc好评刷爆）学学TensorFlow2.1，然后就来安装......一路踩坑，接着一分钟安好？？？玄学 or 科学？？？下面来分享分享。
硬件环境：Surface Laptop3(win10 + 8G内存 + i5-1035G7)
这低廉的配置显然不能支持CUDA，没有GPU并行计算的加持，只能安装CPU版本的。
曹健老师的视频讲的很简单（需要安装GPU版本的，可以按照老师的视频“第一讲 1.8节”安装，安装CPU版本的接着看啦），先创建一个自己的环境：（注意的是-n后面的参数是自己创建的环境名，可以自己定义）
conda create -n TF2.1 python=3.7在Proceed（[y] / n）选y后稍等片刻就安装好了，安装完成后进入环境：（TF2.1是你前面创建的环境名哦，记得改成自己的）
conda activate TF2.1特别特别要注意！！！接下来安装TensorFlow2.1，老师用的是pip install tensorflow==2.1，网上的很多教程也用的是这一句，然后引起了各种报错，比如因为网络原因的加载异常，Tendorflow安装出错： Could not find a version that satisfies the requirement grpcio>=1.8.6；Could not find a version that satisfies the balabalabala......让我重度怀疑自己的laptop3是不是只能用来摊鸡蛋了（请你保持一个程序员的冷静！）去网上找答案，网上的教程真可谓五花八门，有的是让检查python版本是不是32位，有的让手动更新各种软件包(更新方法：conda update --all 我给你更新个全家桶)...然并卵都没有什么用，也不知道他们是怎么解决问题的（咱也不敢说，咱也不敢问），浪费了一晚上的时间并没有什么用，众多的答案都集中在了让换成清华的镜像源，具体方法详见我上一条博客https://blog.csdn.net/Fox_Alex/article/details/104871074（这是传送门），然后我把镜像源换了又换，排列了又组合（因为有教程说需要在加/win-64/，类似下面）
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/然鹅下面展示的是我自己用的，不清楚为什么要加后面那个，然鹅加上也没有用emmmm
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/每次的下载都会因为网络莫名其妙的断掉，安装过程异常艰辛，然而都无疾而终，直觉告诉我是网络的问题，但是为什么？我明明已经改了.condarc文件...就这样度过了三个小时，然后试了试用conda安装：（conda和pip的安装包存放路径不一样，一起使用容易让包冗余，难以管理）
conda install tensorflow结果一分钟不到安装好了，并测试通过（黑人脸问号）
测试代码：
import tensorflow as tf
tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
print("tensorflow version", tensorflow_version, "\tGPU available:", gpu_available)
a = tf.constant([1.0, 2.0], name = "a")
b = tf.constant([1.0, 2.0], name = "b")
result = tf.add(a, b, name = "add")
print(result)当输出最后一行计算结果，就算成功：
一个简短的小结：.condarc更改的是conda的镜像源，和pip并没有什么关系，当然pip的源也可以更改（本身的源访问国外，会比较慢），网上有很多教程，这里就不赘述了。
接下来讲Opencv4.2的安装，Opencv的安装真可谓一股清流（恶心心），采用下面这行代码就行：
conda install -c menpo opencv 等安装好以后，然后最神奇的事情就发生了，在命令行的python环境下测试：
显示已安装，然后在VSCode测试：（测试前记得换成你安装了OpenCV的python解释器，换好后重启VSCode【重启的这一步是祈福用的，心诚则灵，防止玄学】！）
然后....我仿佛被嘲笑了？？？找不到指定模块？？？网上的教程五花八门，基本都说的天花乱坠，不知所云，就感觉我的电脑需要一波女娲补天般的操作才可安装，抱歉...我不可以！
解决办法有两种：
- 如果你从官网下载的OpenCV文件，打开它的opencv\build\python\cv2，之后会看到有几个文件夹，然后需要找到对应自己python版本的文件夹打开它，找一个叫cv2.cp37-win_amd64.pyd的文件（可能会和我的文件有点差别，如果你是python版本和我的不相同的话），将它放到你要写的py文件的同一目录就OK了；
- 如果你按照我上面采用conda方式安装，请在Anaconda文件夹的\Lib\site-packages里找到cv2文件夹里（或者在这个下面就有）找cv2.cp37-win_amd64.pyd的文件，然后将它放到你要写的py文件的同一目录就OK。
OpenCV的测试代码：（记得顺手更新一波PyLint+更改一些设置，因为一些cv的函数可能会在显示找不到，很影响视觉感受和心情哎，传送门：https://www.cnblogs.com/ManWingloeng/p/10758418.html）
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('C:\\Users\\28912\\Pictures\\Camera Roll\\test.jpg')#图片路径记得换自己的哟
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
当加载出图片就OK了！总的来说，一波三折折折折折折，本来事情可以很简单，但是乱七八糟的教程就会很混乱，一些基本的概念还是要懂得，多总结多踩坑...我真棒emmmmm，但还存在一些问题，比如写用到OpenCV库的代码，每次都需要手动加入cv2.cp37-win_amd64.pyd文件很麻烦，后面想办法解决这个问题。