无法联网的内网机，window下懒人安装TensorFlow的办法

1、问题

工作中，特别是传统企业项目，数据存在内网数据中，想要通过pip 进行安装相关模块是不可能的；通常采用离线下载安装包，然后安装。但是，像安装TensorFlow这样的模块，往往还依赖一些基础模块，在联网pip安装时通常可以自动安装，但是采用离线下载，则需要把所有安装包全部下载，少一个都不能正常运行。

2、解决思路

现在介绍一种懒人办法，关键字 copy! 就是将在其他机器上已成功安装的包完全复制到目标机器。当然，前提是两台电脑的python及anaconda版本完全一致。

3、以TensorFlow为例

3.1，在本机（可以是自己的笔记本电脑），安装TensorFlow。我安装的是tensorflow2.0.0版本，安装分为3步，第一步创建虚拟环境，第二步激活环境，第三步pip 安装，pip --default-timeout=100 install -U https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 具体安装步骤不在详述，请自行找相关教程。我安装好的TensorFlow是这样的，在虚拟环境中多了一个TensorFlow用户。

3.2，复制整个上述目录下整个tensorflow文件夹，粘贴到另一个内网机器。

3.3，很重要，复制TensorFlow安装过程中，依赖的基础包，我的默认安装在C:\Users\houca\AppData\Roaming\Python路径下，打开该目录可以发现有一个site-packages模块文件夹，复制时候记得是整个pyhton文件夹。

3.4 复制完成后，在内网机器上激活TensorFlow环境，启动jupyter notebook,这时可能会发现提示没有内核，Kernel error ,这是因为依赖pyhton路径有问题，是外网机和内网机anaconda安装的路径及用户名不一致导致的，这时修C:\Users\houca\Anaconda3\envs\tensorflow\share\jupyter\kernels\python3文件夹下kernel.json文件，修改为本机TensorFlow依赖的python。

3.5 将3.3步骤中复制的python文件夹中site-packages中的所有文件放到TensorFlow虚拟环境的site-packages的文件夹中，将3.3步骤中复制的Scripts中所有文件放到TensorFlow虚拟环境的Scripts的文件夹中。

完成以上步骤，则可通过复制粘贴的方式正常启动TensorFlow。

写的很乱只为记录，方便下次遇到时能及时想起。