win10下通过Anaconda3安装tensorflow并配置pycharm （CPU）
Window10系统Anaconda3 Python3.5 tensorflow cpu版本 安装教程:
（https://blog.csdn.net/sylsjane/article/details/80871736）
一.下载Anaconda
1.在百度搜索中输入Anaconda,然后选择下图中的Downloads-Anaconda,进入下载页,或者直接输入网址https://www.anaconda.com/download/
2.选择需要的Anaconda版本,我下载的是Windows 64位版本
二.安装Anaconda
1.双击运行下载完的Anaconda安装包
2.点击Next
3.滚动条拉到底部,点击I Agree
4.选择All Users ,然后点击Next
5.在Destination Folder下的文本框中输入安装路径,然后点击Next(特别注意：这里的安装位置，在pycharm配置tensorflow时，需要注意到该路径下寻找tensorflow，默认的路径有区别，对着路径寻找即可 )
注意一点：
6.等待安装完成就可以了
三. 安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试
进入到windows中的命令模式：
（1）检测anaconda环境是否安装成功：conda --version
（2）检测目前安装了哪些环境变量：conda info --envs
（3）. 更新conda
输入指令: conda update conda
四：conda升级出现的问题解决：
注意：anaconda出现CondaHTTPError问题解决办法
（https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80702506）
（1） .condarc（conda 配置文件）
Configuration — Conda documentation
.condarc以点开头，一般表示 conda 应用程序的配置文件，在用户的家目录（windows：C:\users\username\，linux：/home/username/）。但对于.condarc配置文件，是一种可选的（optional）运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件。
（2）. CondaHTTPError问题
conda httperror http none none for url none Anaconda更新失败
在conda安装好之后，默认的镜像是官方的，由于官网的镜像在*,访问太慢或者不能访问，为了能够加快访问的速度，这里选择了清华的的镜像。在命令行中运行(设置清华的镜像)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
在用户home目录下，找到 .condarc 文件，删掉channels下面的 -defaults一行
如果仍然错误的话，将channels:下的链接更新为https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/连接下的anconda源，比如：
conda config --remove channels ‘https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/’
conda config --remove channels ‘https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/’
conda config --remove channels ‘https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/’
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
（3）.安装cpu版本的tensorFlow
输入指令: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
（4）.安装过程报如下红色提示的错误,则需要安装msgpack
（5）.安装msgpack
输入指令: pip install msgpack
安装msglpack过程中如果出现如下红色提示错误,则需要安装新版本的tensorboard
（6）.安装tensorboard
输入指令: pip install tensorboard
（7）对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本)
查看当前有哪些可以使用的python版本：conda search --full -name python
安装python版本（我这里是安装的3.5的版本，这个根据需求来吧）：conda create --name tensorflow python=3.5
（8）**tensflow的环境：activate tensorflow（注意：这个是在后序安装成功之后才能进行的，否则会提示错误）
（9）检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs（注意：基于后序安装成功之后才进行的，否则会提示错误）
（10）检测当前环境中的python的版本：python --version
（11）退出tensorflow的环境：deactivate
（12）切换到tensorflow的环境：activate tensorflow
上面的这些基本就可以对于Anaconda有一个比较简单的了解，其实它就类似于JDK的一些操作，比如我们查看jdk的版本，也可以用java --version ，所以说对于Anaconda去安装tensorflow是比较简单的原因也正是这样，也就是是给我们提供了一个基础的依赖环境，这样就方便我们进行后面的安装操作；
Anaconda的官方开发文档，可以看看，还是官网的东西更加好：
https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started
五：进行正式的安装Tensorflow
注意事项：根据Tensorflow的官方文档，可以得到安装tensorflow的一个命令是下面：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl
但是，如果我们在cmd中，直接进行这样的话，有可能是不能够成功的，开始也不知道为什么，后面发现是跟电脑的cpu和显卡有点关系，所以，采取后面的方法进行安装；
（1）通过命令：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
剩下的就是慢慢的等待安装的过程啦
温馨提示：（1）如果在这个命令之后，有提示说需要你升级你的pip的版本，那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了
（2）：等待完成之后，确认是否安装成功
六：安装tensorflow
在开始菜单中找到Anaconda Prompt,双击运行
我这里说一下使用Anaconda Prompt的方式
方法一：步骤：①直接点击进入，就会显示如下的内容：
②切换到tensorflow的环境
③进入python编辑环境
④然后编写一个使用的代码
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190113132755401.png
七：将Tensorflow环境嵌入到编辑器中
环境：Tensorflow和Pycharm编辑器
步骤：
1：下载Pycharm软件，，这个的话下载安装都很简单，所以就不多说了
2：使用Pycharm创建一个项目
3：设置项目的相关内容
温馨提示：注意上面的Interpreter的选择，因为我们现在要测试的是tensorflow嵌入到我们的IDE，方便我们开发，所以这个python解析器就是要选择我们之前安装tensorflow目录下的解析器，否则的话，我们之后是使用不了tensorflow的模块的内容的哦。。。特别要注意。。。当然，如果这里不选择，那么在创建工程之后还是可以修改的，后面我会说；
4：创建一个py文件，用于编写测试代码
5：运行程序代码
OKOK，，，这就说明我们的环境已经整合完成啦。。。。大功告成
温馨提示：有时候我们会发现，我们引入了tensorflow模块之后，那就会报错，这个原因有如下可能：
（1）tensorflow没有安装成功，这样的话，就需要重新按照我的步骤去了！
（2）IDE中的python解析器，没有使用tensorflow中安装的那个，所以导致无法识别
这个解决方案有两种：
第一种：就是创建工程的时候就选择正确的解析器，也就是我上面所使用的方法
第二种：就是在项目工程里面进行修改配置：
步骤：1：选择File----》setting
2：添加新的解析器
3：找到我们安装的Anadonda中的env中的tensorflow中的python.exe（此处的路径与安装anaconda3时的路径相关。注意查看）
4：点击apply应用，然后重启我们的IDE，这样的话就不会报无法找到tensorflow的模块的错误了。
原文：https://blog.csdn.net/cs_hnu_scw/article/details/79695347