1>下载anaconda3.6，https://www.anaconda.com/download/，选择64位的anaconda3.6，安装时候，路径可以自定义，但是要选择把路径添加到环境变量。
win+r打开dos，输入conda --version,若是显示如下，则anaconda安装成功
2>在anaconda环境中安装tensorFlow。
《1》需要创建一个conda环境，--n是--name的意思，这个环境的名字是tensorflow，可以根据自己的需要设置其他的名字，比如python35，anaconda的默认python是3.6的，若是要使用python 3.5安装tensorflow，则可以使用如下方法。
C:Usershanxiaofen> conda create -n tensorflow python=3.5.2
（若是python=3.5，则是使用的python3.5的最高版本安装的，若是python=3.5.2，这是使用python3.5.2进行安装）
使用conda info --envs
《2》激活conda环境,或者从python3.6环境要切换到tensorflow环境中，也需要这样激活一下
C:Usershanxiaofen>activate tensorflow
（tensorflow是《1》步骤，自己定义的名字）
激活conda环境后，就会到tensorflow的环境中，显示如下环境
(tensorflow) C:Usershanxiaofen>
《3》在tensorflow环境中，执行python命令，会看到tensorflow中的python是3.5.2版本的
《4》tensorflow到python环境下，pip安装tensorslow : >pip install --upgrade --ignore-installed
import导入tensorflow。
《5》quit(),从tensorflow的环境中退出python，到tensorflow的环境下。
《6》tesorflow环境和python3.6环境进行切换，使用deactivate
《7》在anaconda环境下，会看到python是3.6.2版本，而tensorflow环境下，python版本是python3.5.2。
《8》以下是在anaconda环境下显示已经存在的库（我只截取了部分的库），其中包括numpyt,scikit-learn,scipy,pandas等进行数据科学的库。
以下是在tensorflow环境下，显示了有哪些库已经存在，包括numpy，但是没有scikit-learn,pandas,scipy
