windows下搭建python的tensorflow环境，最简单地是利用pip安装。
1. 环境准备
下载python，setuptools，pip. 安装python后在，将python.exe所在的路径添加到环境变量中，1
D:\Python\Python37 假设python.exe所在的路径
从pypi源上下载setuptools，下载压缩包版本的，解压之后，将setuptools拷贝到python安装路径下的tool路径下即可。1
D:\Python\Python37\Tools 假设python的tools路径
从pypi源上下载pip，下载压缩版本，解压之后，打开windows的cmd，在cmd里面cd到pip-20.1.tar.gz解压（假设是这个版本）文件所在的路径中，安装pip:python setup.py install.
2. 切换pypi源
默认的pypi源，由于服务器在国外，蜗牛一样的下载速度，试过的同学非常清楚；解决这个下载慢的问题，将默认的pypi源到国内的镜像；建议切换到阿里云的镜像，稳定快速；
| pypi源 | 地址 |
|---|---|
| 清华大学 | https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ |
| 中国科大 | https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple/ |
| 豆瓣 | https://pypi.doubanio.com/simple/ |
| 阿里云 | https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ |
打开cmd输入set，找到USERPROFILE所在的路径，这个路径一般是用户的目录;在这个路径下创建一个pip文件夹在文件夹里面创建一个pip.ini文件，文件里面写入镜像地址。1
2
3[global]
trusted-host=aliyun.com
index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
3. 安装virtualenv虚拟化环境
会不会有人问为啥要安装虚拟化环境，这个根据个人喜好和使用习惯来定。有虚拟化环境之后可以创建多个不同的配置的环境，可以在虚拟化的环境中装各种不同场景不同配置的应用，相互不影响。linux/mac可参考：Virtualenv 的理解和使用
以管理员权限打开cmd，安装virtualenv，
- 安装virtualenv，
pip install virtualenv; - 在一个路径创建一个存放虚拟环境的路径，这里用了
E:\python_lib这个路径 - 用命令
virtualenv web创建虚拟化环境; - 激活该环境,window使用cd web进入当前目录下的web中，然后用
Scripts\activate激活;
4. 安装tensorflow
由于笔者的pc是渣渣，这里只能安装cpu版本的tensorflow，进入想要安装的虚拟化环境之后，直接安装tensorflow1
pip install tensorflow-cpu==2.1 指定到cpu版本的2.1版本，当然也可以不指定
安装完成之后进入：进入python 输入：import tensorflow as tf 看是否正常，无报错说明可以安装好了。然后就可以嗨皮的使用tensorflow了。
