1.下载Anaconda3的安装包：
百度云安装包下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1BqbKT5WWerWciaaPs38soA
提取码：8e61
2.下载Pycharm2018.3
百度云安装包下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1oS6J2wuGgD4OLZeJDk9GDQ
提取码：tymv
安装步骤：
安装路径可以自己随意更改：
下载pycharm的注册机（激活补丁），并将 JetbrainsCrack-release-enc.jar 复制粘贴到 pycharm安装目录的\bin目录下。
百度云下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1VtZdxOwuRsmX0Ffq0L4N3Q
提取码：3iha
如下图所示：
复制并记录下JetbrainsCrack-release-enc.jar破解补丁的路径，D:\pycharm\PyCharm 2018.3.5\bin，如图所示：
修改pycharm.exe.vmoptions和pycharm64.exe.vmoptions这俩个文件，在这两个文件最后追加 -javaagent:破解补丁的路径\JetbrainsCrack-release-enc.jar，即：-javaagent:D:\pycharm\PyCharm 2018.3.5\bin\JetbrainsCrack-release-enc.jar，一定要记得保存。
如图所示：
启动Pycharm ,选择激活码激活（注意：如果你的激活界面是黑色，不是白色，而且提示激活码无效，请退出激活界面，重新进入激活界面进行激活）
输入如下内容激活（不要粘少咯），点击“ok”，激活成功。
ThisCrackLicenseId-{
"licenseId":"11011",
"licenseeName":"WeChat",
"assigneeName":"IT--Pig",
"assigneeEmail":"1113449881@qq.com",
"licenseRestriction":"",
"checkConcurrentUse":false,
"products":[
{"code":"II","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"DM","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"AC","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"RS0","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"WS","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"DPN","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"RC","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"PS","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"DC","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"RM","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"CL","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"PC","paidUpTo":"2099-12-31"}
],
"hash":"2911276/0",
"gracePeriodDays":7,
"autoProlongated":false
3. 建立TensorFlow虚拟环境
打开“cmd"
运行：conda -V
运行：conda info --envs tensorFlow
运行：conda create --name tensorflow python=3.5
先按y安装python3.5的相关文件。
运行：activate tensorflow
运行：pip install tensorflow（记住一定要在tensorflow环境下执行）
问题原因python中的包不是最新版本，按一下步骤操作：
按win+R,输入cmd进入终端，输入python，如果出现Python版本信息说明安装成功（如果看不到尝试先进入安装目录在输入python），然后再次进入终端切换盘符到Anaconda安装目录输入conda list 就可以查询现在安装了哪些库，初次安装的包一般比较老，为了避免之后使用报错，可以输入 conda update --all 命令，把所有包进行更新，在提示是否更新的时候输入 y（Yes）让更新继续，等待完成即可。
运行：pip install tensorflow，如图所示，证明安装成功
安装是否成功测试
切记在tensorflow环境下执行python 然后执行导入tensorflow 包如果不报错就证明tensorflow安装成功了。如图所示：
