感觉用Anconda安装TF2.X.X太麻烦了，软件体积还大，因此打算用pip结合virtualenv直接安装并集成到jupyter lab。
一、安装准备
1.1环境要求：
- python3.5-3.7
- pip版本大于19
- virtualenv 环境
环境的检测：
python --version
pip --version
virtualenv --version
tensorflow官网上介绍还有对Microsoft Visual C++的要求，如下图所示：
图片中的链接：Microsoft Visual C++下载和长路径启用
前两者安装很简单,最后的virtualenv环境的安装需要说一下，如下节
1.2virtualenv创建虚拟环境及使用virtualenvwrapper进行配置
先安装virtualenv
pip install -U pip virtualenv
到这里先不要按照官方教程说的，先安装virtualenvwrapper-win进行方便的虚拟环境的管理，如果只用virtualenv的话会很乱
pip install virtualenvwrapper-win- 配置环境变量（这一步的目的是为了让日后新建虚拟环境存储在设置的路径，不设置的话默认存在C:/用户/Username/Envs。）：
右键我的电脑--->属性--->高级系统设置--->高级--->环境变量--->新建系统变量
变量名：WORKON_HOME
变量值：自己设置存储虚拟环境的路径，如下图所示
然后一路确定即可。
mkvirtualenv ABC #ABC为自己设置的虚拟环境名字
workon ABC #激活虚拟环境，查看自己的虚拟环境可以用workon,后面什么都不加，激活环境之后可以安装需要的包，比如：pip install numpy
deactivate #关闭虚拟环境
rmvirtualenv ABC #删除自己建立的名为ABC的虚拟环境
图片示例：
二、安装tensorflow(以下内容都是在虚拟环境完成的，也就是workon ABC命令之后)
官方推荐的方法是pip install --upgrade tensorflow
这种方法安装tensorflow2.x的版本是CPU,GPU都有的，有时电脑显卡不好（比如MX250，就无所谓GPU了，安了还会报错，不如只安装CPU省事）,显卡好的可以直接用上一条命令行安装。
所以推荐用pip install tensorflow-cpu
三、需要tensorflow的时候可以进行如下操作
PS:将虚拟环境集成到Jupyter Lab里
- 在虚拟环境里面，运行以下两行代码：
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=ABC #ABC为设置的虚拟空间名
- 再打开jupyter lab
- 右上角点击选择Kernel
参考链接：
官方教程：https://www.tensorflow.org/install/pip#virtualenv-install (境内无法访问)
虚拟环境管理方便的包：https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/install.html
https://blog.csdn.net/zhanghai4155/article/details/104268737
https://www.jb51.net/article/184472.htm
https://www.jb51.net/article/184472.htm
https://medium.com/@nrk25693/how-to-add-your-conda-environment-to-your-jupyter-notebook-in-just-4-steps-abeab8b8d084