按照tensorflow2.2
这个过程仅需要两步：
1.升级pip版本，输入命令：python -m pip install --upgrade pip
（注：本人使用过程中，特别慢导致最后出现“Time Out”的超时错误，故在后面添加了豆瓣源，可以加快升级速度），建议使用如下命令：python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple/
成功后可以输入 pip --version 查看pip版本。
2.安装tensorflow
输入命令：pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
等待安装结束即可完成安装。
3.检验rensorflow
安装完成后，可以输入"python"命令进入python环境，再输入命令：import tensorflow，没有报错即说明安装成功。
查看tensorflow版本，如下方式：
输入exit()，即可退出python环境。
也可以在(base)中输入 jupyter notebook，在jupyter环境中输入命令查看。
conda 配置新环境以及 配置jupyter kernel
前奏：自行安装anaconda，并创建虚拟环境
首先安装ipykernel
在terminal下执行命令行：conda install ipykernel
在虚拟环境下创建kernel文件
在terminal下执行命令行：conda install -n 环境名称 ipykernel
比如我的虚拟环境叫python27（后面举例都默认这个虚拟环境），那么我的就是：conda install -n python27 ipykernel
激活conda环境
在terminal下执行命令行：
windows版本:activate 环境名称 我的命令是：activate python27
linux版本:source activate 环境名称我的命令是：activate python27
将环境写入notebook的kernel中
python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称"
这里引号里面的名称自己可以随便起，用于在jupyter里面做标识，这里我仍然在jupyter里面叫python27，所以我的命令是：python -m ipykernel install --user --name python27 --display-name "python27"
打开notebook服务器
在terminal下执行命令行jupyter notebook
上面的相关步骤就可以完成jupyter的相关配置，但是如果经常需要用jupyter notebook，那么最好在创建虚拟环境的时候便安装好ipykernel
命令：conda create -n 环境名称 python=3.5 ipykernel
另外删除kernel环境：
jupyter kernelspec remove 环境名称
