1、安装python
Python2和Python3都可以，我使用的是Python2.7。
2、安装MSYS2
在Windows系统下搭建一个类Linux环境，下载地址：http://www.msys2.org/，下载如图1版本，并安装。
将目录C:\msys64\usr\bin 加入系统环境变量path；
打开cmd.exe，输入命令：
pacman -S patch,unzip,grep,git
注：如果pacman命令一直安装不上，请单独一个一个安装。
3、安装VS2015
VS至少要2015及其以后的版本。
4、安装bazel
到github上下载Bazel，https://github.com/bazelbuild/bazel/releases，当前准备编译TensorFlow2.0，下载的是bazel-0.26.1-windows-x86_64.exe。
将下载好的bazel-0.26.1-windows-x86_64.exe复制到C:\msys64下，更名为bazel.exe。
将C:\msys64加入系统环境变量。
配置bazel：新建环境变量：BAZEL_SH，BAZEL_VC，BAZEL_VS，如图2。
5、下载TensorFlow2.0
下载地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow，Branch中选择r2.0，下载源码，如图3。
6、安装CUDA10和CUDNN支持GPU
只编译CPU版本可略过该步骤，TensorFlow2.0需要CUDA10的支持，CUDA的安装就不详说了，需要注意的是需要安装对应的CUDNN版本，此次选择cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.3.30.zip。
将解压后的cudnn对应的bin、include、lib目录下的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0对应的目录。
7、配置编译系统
进入TensorFlow2.0的源码目录，打开cmd.exe，执行python ./configure.py，如图4。
8、编译
编译生成CPU版本：
bazel build --config=opt --copt=-nvcc_options=disable-warnings //tensorflow/tools/lib_package:libtensorflow
编译生成GPU版本：
bazel build --config=opt --config=cuda --copt=-nvcc_options=disable-warnings //tensorflow/tool/lib_package:libtensorflow
注：编译的过程中会遇到编译报错，请找到相应的源码，改正后继续编译。编译错误的解决方案可参见bing搜索到的结果。
完成编译后，就生成了可在Windows上使用的TensorFlow2.0的c库。
