引言
近期博主在学习深度学习框架的使用，环境配置可伤透了脑筋，版本过低不支持，版本过高也不支持，搜索CSDN全站，发现真正说清楚的也基本没有，所以索性一步一步地探索记录，把整个框架环境配置的流程记录下来并分享给大家，欢迎小伙伴点赞评论支持~~~~
这一期是Anaconda中Tensorflow环境的配置，后续还会有Pytorch篇以及Pycharm中如何安装Tensorflow以及Pytorch，敬请期待！！！
话不多说，开始探索！！
配置过程
1. 下载Anaconda
博主选择的是香饽饽——清华镜像，网址放下面，喜欢的小伙伴自取：
清华大学开源软件镜像站
页面如下图所示，选择anaconda进入
选择archive/进入
选择最新的anaconda版本进行安装，博主选择的是
Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe
点击下载
2. 安装Anaconda
点击自己下载的exe文件，出现如图所示的界面
点击I Agree
点击Next
更改安装路径，别安装在C盘哦~
点击Next
两个都勾选上（博主第二个已经默认了无法勾选），然后点击Install
点击next
点击next
点击Finish
之后浏览器会弹出如图界面，×掉就好
这样Anaconda就安装好了
3. 配置Tensorflow环境
1> 更新镜像源：
打开Anaconda Prompt;
输入以下三条命令：
conda config --add 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 --set show_channel_urls yes
如图所示
2> 创建虚拟环境Python=3.7;
博主在第一次尝试配置Tensorflow环境时，Python3.8安装过程中总是遇到各种各样的问题，很是头疼，所以索性把Python版本下降一个，试一试。
创建虚拟环境的命令：（虚拟环境命名为Tensorflow）
conda create -n tensorflow python=3.7
出现如图选择
输入y
出现如图所示，表示环境创建成功
输入命令，如图所示，即可进入配置好的环境
到这里，其实只是创建了一个名叫tensorflow的python环境，与base环境的区别在于Python版本的不一样，我们用conda list命令去查看环境中安装的包，其实并没有tensorflow包，其实就是一Python环境
3> 下面进行Tensorflow的安装
查看Python3.7版本支持的Tensorflow版本
CPU：
GPU：
可支持tensorflow1版本中最新的tensorflow1.15.0版本，选择该版本进行安装
安装CPU版本(暂时没有用到GPU，所以不作赘述，持续更新中)：
conda install --channel https://conda.anaconda.org/hanyucui tensorflow=1.15
安装好后进行测试
并没有问题。
4> 在Spyder以及Jupyter notebook中使用tensorflow
conda list
这个命令中并没有发现spyder 以及 Jupyter notebook的存在
分别输入conda install spyder 以及 conda install jupyter notebook即可
测试Spyder
Spyder被打开，输入测试代码进行测试，没有问题
测试Jupyter notebook
输入jupyter notebook命令
jupyter notebook被打开，进行测试
这样的话，就搭建好框架了~
关于GPU版本的Tensorflow会在后期进行更新，欢迎关注！！
原创不易，多多支持！！