版权声明：勤学 修德 明辨 笃实 - CSDN周雄伟 https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80701613
已有环境：python3.7.1
anaconda隔离管理多个环境，互不影响。这里，在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本。
linux环境下使用anaconda安装tensorflow步骤见：https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80693152
一. 安装anaconda
1. 下载地址： https://www.anaconda.com/download/#windows
2. 执行下载文件 Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe， 默认配置安装。
3. 检查安装结果。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） 查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本：conda search --full -name tensorflow
（4） 查看tensorflow包信息及依赖关系：conda info tensorflow
二. 在anaconda中安装tensorflow
1. 进入windows命令模式，创建tfenv环境，安装python3.6： conda create --name tfenv python=3.6
2 . 激活tensflow的tfenv环境： activate tfenv
检测tfenv的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs
看到，已经创建成功。
检测当前环境中的python的版本：python --version
退出tfenv的环境：deactivate
3. 在tfenv环境中正式安装tensorflow包
1）激活tensflow的tfenv环境： activate tfenv
2）pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
3) 验证功能正常：python 进入代码环境
- import tensorflow as tf
- hello = tf.constant(‘hello,tf‘)
- sess = tf.Session()
- print(sess.run(hello))
可以看到， 该环境下 tensorflow 工作正常。
三. 安装可能的异常
温馨提示：如果你的conda和tensorflow环境都是安装成功的，但是一用测试代码进行跑的时候就出问题了，那么注意，这个原因你由于你在安装tensorflow的时候，是直接在cmd下，而不是在你用conda激活的一个环境，所以导致，tensorflow并没有直接嵌入到conda环境，所以，就导致无法导入模块的一个错误；
解决方法：（1）只需要在activate tfenv
（2）然后再使用 pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 命令安装就可以了
四. 将tensorflow嵌入到IDE中
这里的关键是配置后，IDE使用的python环境包含tensorflow就可以。
1. windows操作命令下设置默认python环境
可通过环境变量的顺序来设置。（这里是之前就有的python3.6.1环境和在anaconda中装的python3.6.5）
“系统属性”页面，点击“环境变量” ，选中PATH，点“编辑”
选中希望优先执行的python版本路径，“上移”到顶。 这里是把anaconda安装后默认在最上面，改为原来的3.6.1版本了。
结果验证与环境切换：
2. VSCODE里设置默认python环境 （演示设置为原来python3.6.1）
打开编辑器。 文件 - 首选项 - 设置
找到“用户工作区设置”，更改 python.pythonPath 配置变量即可。
"python.pythonPath": "C:\\Users\\user\\AppData\\Local\\Programs\\python\\Python36\\python.exe"
// "python.pythonPath": "C:\\Users\\user\\Anaconda3\\python.exe"
界面如下图：
重启vscode即可。
原文地址：https://www.cnblogs.com/lanxiang/p/10326245.html