在Windows 10操作系统环境下，安装TensorFlow是一个涉及到多个步骤的过程，尤其是当用户使用的是Python 3.6.2版本时。该操作手册详细介绍了安装TensorFlow前需要准备的环境以及安装步骤，并在操作过程中提供了注意事项。
安装TensorFlow之前，必须确保用户已安装Anaconda。Anaconda是一个非常流行的数据科学和机器学习平台，它可以帮助用户简化包管理和环境配置。它包含了大量的预装包，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，这些都是数据科学工作中常用的库。Anaconda还支持环境管理功能，可以方便地为不同的项目创建隔离的环境，从而避免包版本冲突问题。
必须在Anaconda中创建一个基于Python 3.6.2的新环境。创建环境的命令是conda create -n tensorflow python=3.6，其中-n指定新环境的名称，这里命名为tensorflow。python=3.6则是指定了环境内Python的版本。创建环境后，可以在Anaconda Navigator中看到新创建的环境。这一步是为了避免安装TensorFlow时影响到用户系统中的其他Python环境，因此设置独立的虚拟环境是推荐的做法。
接下来，需要激活刚才创建的环境。通过命令行输入activate tensorflow可以激活名为tensorflow的环境。激活环境后，用户应该在该环境下安装TensorFlow。安装TensorFlow最简单的方法是使用pip命令，即pip install tensorflow。这个命令会自动从Python包索引(PyPI)下载TensorFlow，并安装到当前激活的环境中。
需要注意的是，仅在命令行环境下安装TensorFlow是不够的，如果用户使用的是PyCharm这样的集成开发环境(IDE)，则需要在PyCharm中配置已安装的TensorFlow环境，以确保IDE能够在运行代码时识别到TensorFlow库。
在PyCharm中配置TensorFlow环境的步骤包括：打开PyCharm设置窗口，选择项目设置中的“Python解释器”，然后点击右下角的齿轮图标，选择“添加”。在弹出的窗口中选择“虚拟环境”作为新的解释器，并指定之前conda创建的环境位置，路径为Anaconda\envs\【你的环境名称】\python.exe。完成这一步后，PyCharm就会使用这个指定的虚拟环境作为项目的解释器。这样配置之后，在PyCharm中编写代码时，就可以无障碍地使用TensorFlow了。
在整个安装过程中，需要特别注意的是，由于TensorFlow对CUDA（NVIDIA的并行计算平台和编程模型）和cuDNN（NVIDIA深度神经网络库）有版本要求，如果要将TensorFlow与GPU一起使用，则还需要在系统中安装支持GPU的TensorFlow版本，同时确保GPU驱动和CUDA、cuDNN版本与TensorFlow兼容。
总结来说，Windows 10下使用Python 3.6.2安装TensorFlow需要先安装Anaconda，创建一个指定Python 3.6.2版本的环境，并通过pip命令在激活的虚拟环境中安装TensorFlow。还必须在PyCharm等IDE中配置相应的TensorFlow环境，以确保代码的正常执行。整个过程需要细致地关注环境配置和版本兼容性，从而避免潜在的运行错误和兼容性问题。
