我在学习神经网络及计算机视觉的途中，用到了以下工具也在安装配置途中遇到了很多的困难，所以在闲下来之后决定把需要用到的几个软件安装过程写下来，供网友参考。
首先对我提到的几个软件进行一个简单介绍。
Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）(以上引用自百度百科)。
PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发(以上引用自百度百科)。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发(以上引用自百度百科)。
Tensorflow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief(以上引用自百度百科)。
看了以上引用自百度百科的内容，相信你已经对这几样软件有了一个了解。如果你没看的话，其实也没有什么关系，因为下面要说的和上面的百度百科一点关系都没有。首先，我要先声明一件事情，Tensorflow并不是一个必装项，其余的三个都安装完成后，基本可以满足日常的需求。
接下来，进入正题。
安装流程：
Anaconda安装流程：
Anaconda官网链接：https://www.anaconda.com/
进入官网后首先选择产品类型，我选择个人开发版（Indicidual Edition）（这个根据个人需要确定，具体可以看官网内介绍，英文不好的可以使用在线翻译）：
下拉页面，选择符合自己电脑版本的安装包下载（注意有Python3和Python2两个版本）：
将下载来的安装包一路绿灯就好了
当你开始界面如下时，就代表你已经安装好Anaconda了：
在此时，Python也已经安装好了。可以打开安装anaconda的安装路径，shift+右键操作anaconda3文件夹，选择打开powershell窗口，界面如下：
输入命令：python。可以查看python版本； 输入命令：pip list。可以查看已经安装的库及其版本。
（注：在我们写代码过程中，如果引用某些库报错“库不存在”情况，可以在anaconda3文件夹下的Scripts文件夹打开powershell窗口使用命令：pip install '库名'，安装库。但是这个方法并不是在所有情况下都适用，某些库和python版本以及库之间版本存在对应关系的是，可以安装特定版本的库来解决这个问题。如此安装命令可以改为：pip install '库名'=='版本号'）
Pycharm安装流程：
这个的安装流程我是参考的公众号“软件安装管家”，在这个公众号可以找到各个版本的安装包及其对应流程，可以参考那个，我不再仔细写出。
Tensorflow安装流程：
终于到了重头戏，也是让我耗费了最多时间最多心力的函数库了。Tensorflow函数库就是我在上面所说的与python版本以及其他库版本都有对应关系的一个函数库。当初我按照网上给出的教程，用cmd、清华镜像等的安装了好久都报错，没有安装成功，后面我终于找到了下面这个最简单的方法。
步骤如下：
首先，在开始任务栏打开Anaconda3文件夹下的 Anaconda Nevigater:
打开后，界面如下（点击Environments可以显示你现在所配置的环境，最初时候只有base环境)：
点击左下角的“create”输入要建立的环境名称以及选用的python版本即可新建一个环境：
（注：环境名称不要直接写“Tensorflow"，这个名称会导致环境创建失败）
创建完环境之后，搜索'tensorflow'安装包，一路点下去确定即可。
如有哪里出现故障可以私信我（当然不常上），我看到后会及时回复
