1.安装anaconda3
不同版本的anaconda对应着不同的Python，刚开始我下载最新的anaconda软件，最后发现它配套的Python是3.7版本，tensorflow还不支持，白折腾了一阵子。
首先我们先下载anaconda的安装包，我是用的Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64，对应的Python是3.6.4。
anaconda的安装很简单，安装完成之后我们可以通过Anaconda Prompt的conda list命令进行查看其中的包。
同时我们也可以打开spyder软件，通过调用其中的一些包进行编程检验。
下面便是一个决策树的简单应用，使用的是sklearn。
2.安装tensorflow（介绍cpu版本，GPU等用到再补充）
切记：用管理员的身份打开anaconda prompt 然后输入conda create –n tensorflow python=3.6
接着激活环境：输入activate tensorflow
到这一步并没有结束！！
接下来在tensorflow环境中使用pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow这个命令
接着输入检测代码：import tensorflow as tf 若无报错即为安装成功.
代码如下：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
3.在spyder中运行！！
在TensorFlow环境下安装插件，分别时spyder，ipython，jupyter！
安装好了之后，我们在Spyeder里面试一下！
首先打开tensorflow环境下的spyder！！
然后运行程序查看结果！！
完美搭建好了spyder的tensorflow的环境！！
不仅如此，在开始菜单栏里面还有tensorflow安装的三个插件，我们可以把插件放到桌面上！
如此一来，我们在想使用anaconda包的时候就能用Spyder软件，想使用tensorflow的时候就用Spyder（tensorflow），就这样！
至于Pycharm等用到了再开始更新！
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