1.在官网直接下载anaconda，安装很简单，记得勾选两个对勾
2.安装完毕之后，使用以下代码直接安装TensorFlow，官网下载较慢，可以使用清华镜像，但镜像有时会出问题。我用了两个镜像都不成功，之后还需要恢复默认路径，有一定风险。如果有此类问题可以参考python小白也会的tensorflow安装这篇
如果晚上下载TensorFlow太慢，可以一大早起来下载，及时是默认路径也会下的很快（强烈建议一大早起来安装，我前一天晚上安装几个小时，安装包下一半就下载不了，早晨安装超级顺利）
conda install tensorflow
3.该方法在python3.7（官网anaconda目前
在IT行业中，尤其是在深度学习和人工智能领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源库，它允许开发者构建和训练复杂的机器学习模型。Anaconda则是一个流行的Python数据科学平台，提供了方便的环境管理和包管理功能。本文将详细解释如何在Anaconda中搭建TensorFlow的运行环境。
我们需要在Anaconda的官方网站上下载并安装Anaconda。安装过程中，确保勾选添加Anaconda到系统路径的选项，这样可以在命令行中直接使用conda命令。安装过程相对简单，遵循向导指示即可。
安装完成后，我们可以通过Anaconda的包管理工具conda来安装TensorFlow。通常，直接使用`conda install tensorflow`命令进行安装。由于TensorFlow的官方下载源可能速度较慢，我们可以尝试使用国内的镜像源，如清华大学的镜像。但是，如果镜像源出现问题，可能会导致安装失败，这时可能需要恢复到默认的下载路径。如果遇到此类问题，可以参考相关的安装教程，比如“python小白也会的tensorflow安装”这篇文章。
值得注意的是，在Anaconda的最新版本（例如，Python 3.7）中，直接安装TensorFlow可能存在一些问题。为避免这些潜在的冲突，可以创建一个新的conda环境，指定Python版本为3.6。使用以下命令创建名为tensorflow2_0的环境：
```bash
conda create -n tensorflow2_0 python=3.6
```
确认创建环境时输入“y”。然后，激活新创建的环境：
```bash
activate tensorflow2_0
```
在激活的环境中，我们再安装TensorFlow：
```bash
conda install tensorflow
```
等待安装完成，通过Python代码检查TensorFlow是否安装成功：
```python
import tensorflow as tf
tf.__version__
```
如果一切正常，你应该能看到TensorFlow的版本号输出。
对于喜欢使用Jupyter Notebook进行交互式编程的用户，我们还需要在tensorflow2_0环境中安装ipython和jupyter notebook：
```bash
conda install ipython jupyter
```
安装完成后，启动Jupyter Notebook：
```bash
jupyter notebook
```
在Jupyter Notebook中新建一个Python3笔记本，运行上面的Python代码验证TensorFlow是否能正常工作。至此，整个在Anaconda中搭建TensorFlow环境的过程就完成了。
这个过程涉及到的关键知识点包括：Anaconda的安装与管理、conda环境的创建与激活、使用conda安装Python包、以及在特定环境中使用Jupyter Notebook。了解并掌握这些步骤，对于在Python环境中高效地使用TensorFlow进行机器学习和深度学习是非常重要的。
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