安装Tensorflow有两种方式：pip及Anaconda

一：pip

pip：本地pip直接在您的系统上安装TensorFlow，而无需通过虚拟环境。由于本地pip安装不在单独的容器中，因此pip安装可能会干扰系统上其他基于Python的安装。但是，如果您了解pip和Python环境，则本地pip安装通常只需要一个命令！此外，如果使用本地pip进行安装，则用户可以从系统上的任何目录运行TensorFlow程序。 这个安装方法需要系统已经搭载下列Python环境：
Python 3.6.x 64-bit from python.org
Python 3.5.x 64-bit from python.org
TensorFlow在Windows上支持Python 3.5.x和3.6.x。请注意，Python 3带有pip3软件包管理器，这是将用于安装TensorFlow的程序。安装TensorFlow，需要在cmd中发出适当的 pip3安装命令。
1）要安装TensorFlow的纯CPU版本，输入以下命令：

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow

2）要安装TensorFlow的GPU版本，请输入以下命令：

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

二：anaconda

Anaconda：在Anaconda中可以使用conda创建一个虚拟环境。然后用pip install命令或conda install命令安装TensorFlow ，官方推荐使用pip install命令，因为conda软件包是社区支持的，没有正式的支持。也就是说，TensorFlow团队既不测试也不维护这个conda软件包 。（Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本，包括超过100个用于数据科学的最流行的Python，R和Scala软件包。）
1）从anaconda官方下载并安装anaconda3
安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，更新包更快：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

若出现之后出现‘HTTP 000 。。。。。’的网络连接错误可以参考：https://www.jianshu.com/p/2a237ba0e4d1
检查Anaconda是否成功安装：conda --version
安装后若版本较低，用命令更新：conda update conda

检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python
通过调用以下命令创建一个名为tensorflow的conda环境：

C：> conda create -n tensorflow pip python = 3.6 

然后通过发出以下命令来激活tensorflow环境：

C:> activate tensorflow

2）在conda环境中安装TensorFlow。
要安装TensorFlow的纯CPU版本，输入以下命令：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

要安装TensorFlow的GPU版本，输入以下命令：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

等到下载安装成功后，查看目前安装了哪些环境，确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：conda info --envs
接着打开anaconda navigator 图形管理界面
看到环境选项有TensorFlow
3）验证是否安装成功
activate tensorflow 激活tensorflow，再键入Python进入交互环境，键入import tensorflow

importtensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

输出语句Hello, TensorFlow!说明tensorflow安装成功
其实，只要第一句

import tensorflow as tf

过了就说明OK了
也可以在图形管理界面打开spyder，进行编辑，第一次打开需要下载，注意spyder的版本
第一次spyder应该显示的是install，我这里已经安装了，所以显示为launch

打开spyder的时候也可以在激活的TensorFlow中键入：spyder。

若运行不成功，可以重装，anaconda方便之一：
到这里tensorflow的安装就完成了

在此基础上如果想安装keras，可以这样：

keras安装：Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。

采用conda安装，键入

conda install keras

安装完成，进行验证：