说明：此篇为配置tensorflow环境教程博客的分支，为了避免主博客太长，又为避免步骤不够详细而写，详情请见：Win10安装Anaconda3、TensorFlow、Keras
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打开anaconda prompt命令行，默认进入的是(base)也就是root环境，请确保输入
activate tensorflow后进入了tensorflow环境，网络不好下载失败时请多下载几次（多达10次也是可能的！）。
cpu版本安装：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
GPU版本安装：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
以上命令会安装最新版本的tensorflow cpu或GPU版本，会导致import tensorflow失败，请加上你要安装的tensorflow的版本号，版本选择请见主博客第二节！
安装指定GPU版本：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.4.0
可以看到我装错了版本先卸载的步骤pip uninstall tensorflow-gpu
这里因为还没有安装CUDA和cuDNN所以第一次import tensorflow as tf的时候报错
查看tensorflow版本：
import tensorflow as tf（若是安装不成功，这一步就会报错了，各种找不到包等等）
print(tf.__version__)（注意是两个下划线）
2.试用(一个小测试)
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
输出见下图
若是在pycharm里使用此环境，情况如下
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升级（一般不需要，我们要的就是指定版本的）
升级到最新cpu版本：pip install--upgrade tensorflow
升级到最新GPU版本：pip install --upgrade tensorflow-gpu -
卸载tensorflow的命令：
pip uninstall tensorflow
tensorflow的版本不对只能通过此命令卸载后重装指定版本，但此命令仅仅是卸载了tensorflow，名为tensorflow的环境还是存在的，里面配置过的python还是存在的，若连python版本都不对建议直接删除环境重来
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