Win10下Anaconda、Pycharm、Tensorflow1.8/2.0（CPU/GPU）环境配置手册
感谢网上很多小伙伴的技术分享，今天总结下Anaconda3；Pycharm；Tensorflow1.8/2.0（CPU/GPU）的整个环境安装过程。希望能帮助学习人工智能的童鞋。
一、Anaconda安装及环境变量配置
Step1：安装Anaconda3，安装过程可以下一步、下一步即可，注意下安装位置改下，因为默认在C盘下，可能会存在权限问题，建议安装其他位置，例如：“D:\Anaconda3.5”。或者可以参考下面链接：
Anaconda具体步骤：https://jingyan.baidu.com/article/3f16e0031e87522591c10320.html
Anaconda软件分享，链接：https://pan.baidu.com/s/1FTaNAJfKILZwX6LfL5EzIA 提取码：gpky
Step2：本文以Anaconda3-5.2.0为例分享，它自带python3.6.5。安装完了Anaconda之后不需要单独安装python，直接配置环资变量即可。
环境变量配置：我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量->编辑->新建->录入Anaconda的按照路径D:\Anaconda3.5以及D:\Anaconda3.5\Scripts。
Step3：验证是否安装成功，打开Windows的命令行窗口：按Win+R键打开窗口，输入cmd。打开Windows的命令提示符输入conda list 就可以查询现在安装了哪些库，常用的numpy, scipy，python都已经包含。验证下python是否成功，在命令提示符输入python。具体如下图：
Step4：安装成功
二、Pycharm安装及环境配置
Step1：安装Pycharm，安装过程可以下一步、下一步即可。网上教程的很多，可以参考下面链接：
Pycharm具体步骤https://www.cnblogs.com/du-hong/p/10244304.html
Pycharm软件分享，链接：https://pan.baidu.com/s/1qBshVX_pGL-4082QCx_aEw 提取码：pogz
Step2：本文以pycharm-community-2018.2.2为例分享，安装Pycharm之后，需要配置Python，这里我们配置Anaconda即可。具体如下：
- 点击新建项目文件（刚刚安装完，点击Create New Project或者File->New Project）
上图3细节如下，
Step3：验证是否安装成功，并输入代码测试。
在新建的TestEvn.py中输入如下代码：
import numpy as np
#数组和列表之间的转换
x=[[1,2],[3,4],[5,6]]
a=np.array(x)
a_=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print("Hello python!")
print(x)
print(a)
然后右键点击运行，测试。
三、Tensorflow1.8/2.0（CPU/GPU）安装及环境配置
Step1：查看Python环境
进入anaconda prompt(在应该程序anaconda3下面找)，输入conda info --env可以看到所有python环境，前面有个‘*’的代表当前环境
Step2：可以在当前环境安装（清华的镜像，速度非常快，以Tensorflow1.8cpu为例）
直接粘贴这一句：pip install tensorflow==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Step3：安装结束后，输入ipython，import tensorflow进行测试，最后显示成功。
Step4：因为是在当前环境安装tf1.8 所以可以直接在pycharm里面使用。
Step5：如果还想安装一个tf2.0的版本。那我们需要建一个新的环境，如下语句：
conda create --name tensorflow2.0p3.6 python=3.6 代表创建一个python3.6的环境，我们把它命名为tensorflow2.0p3.6 提示需要指定python的版本。出现The following NEW packages will be INSTALLED: …… Procees([y]/n)? 直接输入y回车。
Step6：输入conda info --env 查看tensorflow2.0p3.6是否出现。
Step7：建好了之后，进入新的tensorflow2.0p3.6环境，如下语句：
conda activate tensorflow2.0p3.6
直接粘贴下一句，回车：
pip install tensorflow==2.0.0a.0 numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如下图：
Step8：安装结束后，输入ipython，import tensorflow进行测试，最后显示成功
Step9：如果在建设新的其他环境按照Step5-8即可。
其他镜像如下：
Tensorflow2.0 cpu
pip install tensorflow==2.0.0a.0 numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Tensorflow2.0 gpu
pip install tensorflow-gpu==2.0.0a.0 numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
四、Tensorflow1.8/2.0（CPU/GPU）版本切换
1. pycharm中版本的切换，根据每一个项目的实际需要的解释器来选择Tensorflow1.8/2.0（CPU/GPU）版本。切换方法，在File菜单中点击Setting如下图：
2. jupyter notebokk中版本的切换，具体步骤：https://xmfbit.github.io/2018/04/09/set-env-in-jupyternotebook/