安装Python
python3是通过Homebrew安装的，默认安装的是3.7.0版本，但TensorFlow目前只能在3.4，3.5，3.6上安装，因此首先需要安装3.6版本的python。
首先运行命令
brew unlink python3
然后通过https://github.com/Homebrew/homebrew-core/commits/master/Formula/python.rb
找到要需要安装的python版本，我这里选择python:3.6.5_1 bottle，再用如下命令安装
brew install https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/homebrew-core/f2a764ef944b1080be64bd88dca9a1d80130c558/Formula/python.rb
此时输入
python3 --version
发现得到
Python 3.6.5
则安装成功，/usr/local/Cellar/python中有3.6.5_1和3.7.0两个文件夹。
安装Virtualenv
TensorFlow的官方教程推荐使用Virtualenv的方式安装TensorFlow。
Virtualenv是一个与其他Python开发相互隔离的虚拟Python环境，它无法干扰同一计算机上的其他Python程序，也不会受其影响。要开始使用TensorFlow，只需要“激活”虚拟环境。总而言之，Virtualenv提供一种安全可靠的机制来安装和运行TensorFlow。
Virtualenvwrapper则是对Virtualenv提供了简易的命令行封装，可以更方便地管理虚拟环境。
首先安装Virtualenv和Virtualenvwrapper：
pip3 install virtualenv
pip3 install virtualenvwrapper
然后查找virtualenvwrapper.sh的位置：
which virtualenvwrapper.sh
得到
/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
安装完成后先设置WORKON_HOME，即环境的存储路径，并且运行source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh，注意，如果你的virtualenv和virtualenvwrapper安装在Homebrew安装的Python3中，还需要设置VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON路径，否则会报No module named 'virtualenvwrapper'的错误。
export WORKON_HOME=~/myLibs/pyenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/local/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
把export命令和source命令加入到~/.bash_profile文件中，每次打开终端就无需初始化了。
一些常用的命令
workon 显示所有的环境名称
workon 环境名 进入/切换到该环境
deactivate 返回到系统环境
mkvirtualenv 环境名 新建环境
rmvirtualenv 移除环境
安装TensorFlow
安装
接下来安装TensorFlow，参考官方安装教程。
首先输入下面的命令创建Virtualenv环境：
virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/myLibs/pyenvs/tensorflow
然后输入下面命令激活Virtualenv环境：
cd ~/myLibs/pyenvs/tensorflow
source ./bin/activate # If using bash, sh, ksh, or zsh
执行上述source命令后，提示符应该会变成如下内容：
(tensorflow)$
接下来将TensorFlow及其所需的所有软件包安装到活动Virtualenv环境中：
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow
稍等片刻，TensorFlow就会安装完毕。
注意：每次在新的shell中使用TensorFlow时，都必须激活Virtualenv环境。
如果Virtualenv环境当前未处于活动状态（即提示符不是(tensorflow) $），需调用以下命令：
cd ~/myLibs/pyenvs/tensorflow
source ./bin/activate
或者，找到activate文件所在的目录即~/myLibs/pyenvs/tensorflow/bin，在当前工作目录下直接执行下面命令也可快速进入虚拟环境，更方便快捷：
source ~/myLibs/pyenvs/tensorflow/bin/activate
进入虚拟环境后命令提示符将变成如下所示，则表示的tensorflow环境已处于活动状态：
(tensorflow) $
当Virtualenv环境处于活动状态时，就可以从该shell运行TensorFlow程序了。
用完TensorFlow后，可以通过发出以下命令来停用此环境：
(tensorflow)$ deactivate
提示符将恢复为默认提示符。
测试
下面再运行一个简短的TensorFlow程序来测试其是否正确安装。
首先激活
从shell中调用Python，如下所示：
$ python3
在Python交互式shell中输入以下几行简短的程序代码：
>>> # python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
如果系统输出以下内容，则说明TensorFlow已加被正确安装：
Hello, TensorFlow!
如果发生错误，你就需要继续折腾了。
用PyCharm测试
新建PyCharm项目，一般需要做一番配置才可运行TensorFlow项目。
打开Preference，按照如下步骤操作即可。
卸载
如果需要卸载TensorFlow，只需移除之前创建的~/myLibs/pyenvs/tensorflow文件夹即可。