tensorflow作为主流的开源的机器学习框架，其来源于谷歌大脑项目，但其安装会存在各种问题，导致安装失败，最大的问题在于国外源网络不稳定，下载会中断，因此需要使用国内镜像，推荐豆瓣镜像和清华镜像。
第一步，安装，anaconda软件，其就是一个大型的python库平台，安装方法百度一下就可，安装后注意配置环境到系统path。
第二步，新建python3.7运行环境，不知道不创建新的，用原有的能不能成功，大家可以尝试一下。创建命令如下：
conda create -n tensorflow python=3.7创建好新的python环境后，切换到新的python环境，我创建的名称为tensorflow，切换的命令行为：
切换后可以看到：
前面的base变成了tensorflow。
第三步，开始国内镜像的下载，这里以清华大学源为例，tensorflow右cpu版本和gpu版本，gpu版本需要配合英伟达的驱动程序，版本号对应，是个让人头疼的问题，如果你的电脑gpu很一般，建议下载cpu版本，总的来说，gpu版本效率更高，下载cpu版本命令为：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.15.0***需要注意的是，***这一步很关键，很多人失败在这一部，tensroflow版本的1.15.0开始支持python3.7，因此建议下载该版本，不要下载2.*版本，最新的为2.1版本，刚开始就是没有指定版本，导致下载最新的而失败了。
第四步，等待安装，安装包为近300兆，需等待30-60分钟。
第五步，测试安装结果，输入python，再import tensorflow，如果不报错，说明安装成功。
第六步，在pycharm编译器中配置安装好的环境，以便开发使用，方法如下：
找到上面创建好的环境下的python.exe，点击应用就ok了。第七步，在pycharm下使用该环境编程，例子如下：
说明大功告成！可以开始你自己的操作了。
