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このチュートリアルでは、危険を覚悟で、その結果、いない、商業利益のために、個人学習用です！！！
1、Anacondaはダウンロードしてインストール
（1）アナコンダダウンロードURL：https://www.anaconda.com/distribution/、中央値は、独自のシステム、およびシステムによれば、目的のバージョンを選択します。ここに私のWindows64ビットのシステムです。
（2）ダウンロードし、インストールパッケージを選択し、[次へ]をクリックします
（3）「私は同意する」オプションを選択します
（4）あなたは私を選択することができ
、「ブラウズ」を選択し、インストールパスをクリックします（5）、次のステップは非常にインストール、インストールを待つことです速いです。
（6）プログレスバーの最後に、次のボタンを選択します
（7）未チェックし、インストールを完了し、「完了」ボタンをクリックします。
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2、Anacondaインストールテスト成功
（1）Windowsのシステム・インタフェースのCMDへ：次のように入力します。conda --versionアナコンダのバージョンを確認してください
（2）現在インストールされてどのような環境変数を確認しますconda info --envs、成功が示されているよう
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3、のpythonをインストール
（1）需要安装一个Python解译器，可以使用conda search --full -name python（Anaconda如果比较新的版本，可以使用conda search --full --name python）检查支持的Python版本。我安装的就是比较新的版本，所以使用的是conda search --full --name python检查Python版本
（2）安装Python解译器：conda create --name tensorflow python=3.6，我安装的是3.6版本，你可以根据自己需要安装自己的需要选择版本。（为了不出错，建议你也安装3.6版本）
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4、检查TensorFlow环境添加成功与否
（1）激活tensflow的环境：activate tensorflow
（2）检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs
（3）退出tensorflow的环境：deactivate tensorflow（不过这里不需要退出哈，因为我们要进行TensorFlow安装）
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5、TensorFlow安装
前提： 在激活TensorFlow情况下（即前边有tensorflow字样），如果没有激活，需使用：activate tensorflow进行激活
（1）使用如下命令进行安装TensorFlow：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow，等待安装就可以了。
提示： 如果提示需要你升级你的pip的版本，那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了。我这里就遇到了，所以我升级了版本：python -m pip install --upgrade pip。
（2）安装TensorFlow：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
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6、测试TensorFlow安装是否成功
（1）オープンアナコンダ以前にインストールされ、選択プロンプト
（2）使用activate tensorflowtensorflow環境に切り替える
（3）を入力しpython、Pythonのビルド環境に
（4）を連続次のコマンドを入力します。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tf')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
（5）以下に示す結果は、テストが成功したことを示す：
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Pycharm TensorFlowに配置7、
TensorFlowをインストールした後、我々はプログラムの実施を行うことができるようするにはPycharmするように設定対応するPythonインタプリタを必要とする、設定手順は次のとおりです。
（1）オープンPycharmは、「ファイル」メニューの下の設定]をクリックします
（2）「プロジェクトをクリックしてください：プロジェクト通訳「の」Pycharm「小さな三角形の下で右クリックし、」PythonがTensorFlowの下にインストール追加する」ボタンを追加し
、後に（3）設定され、次のコードを入力します。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tf')
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))
結果：
