引言

作为一个跨专业到人工智能的小白，刚开始学习Deep learning时难免会遇到很多安装python开源库的问题，经过自己这段时间的摸索，总结出了两种安装tensorflow指定版本的方法（可以衍生到安装其他python开源库，方法一样，改下python库名称就好了）。第一种方法：适用于对版本没有太大需求，仅仅只用于学习入门。第二种方法：适用于指定版本，比如复现某篇文章的代码，指定版本防止不兼容问题。

利用anaconda.navigator安装tensorflow

anaconda.navigator对我这种小白来说十分友好了，简洁明了方便。安装anaconda的方法网上资料很多，这里就不赘述了 ，首先我们创建一个conda新环境，然后选择自己使用的python版本。
我们已经创建好一个名为tensorflow_learning的新环境，接下来我们就在虚拟环境中配置我们工程需要的所有开源包，假设我们学习过程中不仅要用到tensorflow包，还需要用到scikit-learn，那我们都可以在这个环境中选择。就好像创建了一个菜篮子，把我们想要的菜都放进去一起结账。

按照以上操作我们就安装好我们所需要的包了，接着我们只要知道我们配置的这个新环境所在的位置就可以在pycharm中使用了。
可以看到我配置的新环境在如下位置。接着我们在pycharm创建一个新的Project，这个Project就可以使用我们刚刚创建的conda虚拟环境。conda虚拟环境所在的位置就是上面navigator界面红色框的位置。

利用Anaconda Prompt安装特定的tensorflow版本

刚开始学DL的时候，利用上面的方法装好了tensorflow，但是复现某篇药物重定位的文章时，他所用的tensorflow是比较古老的1.3版本，所以必须重新创建一个新的conda虚拟环境用来复现文章里的工程。于是通过网上的学习，总结了一下的步骤。

打开anaconda prompt ，prompt在你安装anaconda的时候就下载好了，然后输入conda info -e查看你已经有的conda虚拟环境，如图所示，我们看到了上一部分用navigator安装的tensorflow_learning虚拟环境。
3.接下来我们用prompt配置一个名为tensorflow2_learning的虚拟环境用来使用1.3版本的tensorflow 。
conda create -n tensorflow2_learning python=3.6
意思是[conda create -n （虚拟环境名字） （该虚拟环境所使用的python版本）]
该yes的地方就yes

4.进入到你新建的conda虚拟环境中conda activate tensorflow2_learning5.接下来安装我所需的tensorflow1.3版本，我们首先进入官网，搜索platform：win-64 tensorflow，然后找到所需的1.3版本然后复制红色框代码，粘贴到prompt中，运行然后yes就安装好了
6.进入python验证，输入import tensorflow as tf，出现以下情况即成功。最后也是同样的方法将tensorflow2_learning这个新环境配置到pycharm中

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