Anaconda+Pycharm.
tf2.0还可以用docker安装
1.硬件环境：GPU/CPU
如果需要安装GPU版本的，需要电脑有NVIDIA显卡。
目前市面上的显卡大致分为3大品牌：
- intel
- AMD
- NVIDIA
如果电脑上没有独立的显卡，也就是说是显卡是集显的话，很大情况下是intel的。
如果独显分为amd和nvidia可以大概看一下配置：
说明支持GPU版的Tensorflow。
2.安装Anaconda和Pycharm（省略）【安装anaconda的时候一定要勾选添加到环境】
3. 国内加速：
3.1 配置国内源：
- 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/
3.2 显示源地址:
- conda config --set show_channel_urls yes
3.3.照常安装[看下面的步骤4：tensorflow的安装]
4.TensorFlow的安装：
GPU版本：
- conda create -n tf2 tensorflow-gpu
- conda activate tf2
CPU版本：
- conda create -n tf2 tensorflow
- conda activate tf2
漫长等待，大概1GB
下载完毕后就激活虚拟环境tf2，虚拟环境是我们刚刚-n参数设置的。
查看已经安装好的环境，可以使用conda env list命令。
5.检测是否安装成功
需要先激活环境：
有的时候ipython是没有改过来的，没有带上tf2环境的名字。所以需要额外安装ipython:
然后测试ipython指向的解释器到底是不是tf2的解释器：
可以看到tf2，所以ipython就是想要的安装好的tensorflow的解释器。
此时：
这就代表我们安装成功了！
测试是否可以使用gpu:
证明我的机子是可以安装使用gpu版本的。
6. Pycharm
