win10（64）+python3.7+Anaconda3+tensorflow-cpu+Keras安装（亲测有效）

1.安装准备：
Anaconda3（内带python3.7.6）
win10（64位）
准备安装tensorflow-cpu版
2.tensorflow和Keras对应版本（一定要对应，遇坑无数）

3.创建Anaconda下的安装tensorflow所需的虚拟环境
首先，配置国内的conda镜像源（不配置可能会遇到下载比较慢的问题）

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

然后，在Anaconda Prompt (anaconda3)中输入以下代码:（创建tf37虚拟环境）

conda create--name tf37 python=3.7

最后，换回默认conda官方源（也可不换回）
4.激活tf37虚拟环境（上一步创建的环境）并安装tensorflow-cpu版本(2.2.0版）

activate tf37#激活tf37虚拟环境

为加快速度加入了豆瓣的镜像

pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple/#安装tensorflow-cp

安装结束后，在tf37虚拟环境下 进入python，并输入import tensorflow，如没有报错安装即成功。
5.安装keras并测试
上一步，退回到tf37虚拟环境，输入如下代码：(版本一定要对）

pip install keras==2.3.1

安装结束后，在tf37虚拟环境下 进入python，并输入import keras进行测试
如果import keras出现using tensorflow backend的问题
在import keras之前加入：
import os
os.environ[‘KERAS_BACKEND’]=‘tensorflow’
即可解决
6.Jupyter noterbook 中添加新kernel即添加安装了tf和keras的tf37虚拟环境
希望jupyter notebook 运行在新建的虚拟环境下，即tf37。

1. 进入Anaconda Prompt
2. 激活虚拟环境(切换到想要的环境)
   activate tf37
3. 在 py3pytorch 环境中中安装ipykernel
   conda install ipykernel
4. 添加tf37作为kernel
   python -m ipykernel install --name py3pytorch
5. 新建运行在tf37下的jupyter
   
   
   7.其他备注
   1.查看已有的虚拟环境
   conda env list
   2.删除一个已有虚拟环境
   conda remove --name thensorflow --all
   3.import tensorflow 时出现错误信息为：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。解决办法
   下载：x64： vc_redist.x64.exe 安装并重启
   下载地址：添加链接描述

本文地址：https://blog.csdn.net/mo8808/article/details/107440706