windows环境下，在Pycharm下安装TensorFlow和keras
本博主最近在学习神经网络方面的知识，在搭载TensorFlow过程中，走过不少的弯路，参考了网上很多大神的操作终于安装成功了，跟大家分享一下，希望大家可以少走弯路。
一、安装pycharm
网上有很多的教程，我在这里是参考这篇文章 https://www.cnblogs.com/du-hong/p/10244304.html
这里有个永久激活的问题，我在网上看过很多方法。比如下载破解补丁+激活码等方法，去尝试过，好像行不通。在这里给大家推荐一个方法。如果8.8块钱不影响大家一年的生活质量的话，可以去某宝买一个账号，一年使用期限，省去了破解过程中的很多麻烦。
输入账号、密码就能用。
二、安装Anaconda
网上找了很多教程，最详细最好使的还是这篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/75717350 大家按照流程就能轻松安装Anaconda。
三、安装TensorFlow和keras
在完成pycharm和Anaconda的安装后，我们接下来安装TensorFlow
1.版本对应
安装TensorFlow和keras时候，一定要对应好版本，否则就会报错报错一直报错。大家可以参考这篇文章查看各个版本对应关系。https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13030388.html
2.安装TensorFlow
（1）找到菜单下的Anaconda Prompt并打开
（2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.6
运行菜单下的Anaconda Navigator，点击左侧的environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
conda activate tensorflow
当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：conda deactivate tensorflow
（4）在TensorFlow环境下安装cpu版本的TensorFlow
pip install tensorflow==2.0
（5）安装完TensorFlow2.0版本后，安装好对应keras版本
pip install keras==2.3.1（6）接着我们安装sklearn
pip install scikit-learn这样的话我们基本上安装完了主要的包，如果再需要其他的包，可以在TensorFlow环境下安装相应的包。
pip install 所需要的包==版本号3.另一种方法安装TensorFlow
在完成2中（1）（2）步骤以后，我们可以在Anaconda Navigator安装相应的包。
按照图中顺序就可以将相应的包安装完成。
四、配置pycharm
新建工程后在File-Setting–Project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器
按照图中顺序搭tensorflow环境 ，搭载成功如下界面
安装成功后我们就可以运行tensorflow和keras了
