pip安装tensorflow-cpu详细过程

        本文采用python虚拟环境的方式搭建tensorflow-cpu，下面为详细过程：

首先创建python虚拟环境，虚拟环境的搭建在前面的文章中有介绍，下面借着安装tensorflow再描述一下：

        首先创建一个文件夹，我们的虚拟环境就会在这个文件夹里面建立，建立好文件夹后，进入文件夹，并在路径中输入cmd直接在本路径下打开黑窗口，如下图所示：

        打开黑窗口后，如果之前没有安装过virtualenv,需要安装，直接在刚才打开的黑窗口下输入如下代码：

pip install virtualenv

等待安装完成后，开始创建虚拟环境，输入如下代码：

virtualenv venv

创建完成后退出黑窗口，然后再打开我们刚才创建的文件夹，发现里面多了一个venv文件夹，这个就是我们刚才创建的虚拟环境，进入这个文件夹，找到script文件夹进入，然后在这个文件夹下打开黑窗口，然后输入activate激活环境，激活环境后的现象入下图所示：

进入虚拟环境后就可以下载tensorflow-cpu了，直接输入如下命令就可以下载了：

pip install tensorflow-cpu

但是会下载的很慢，最好加上清华源或其它源的路径地址进行下载，如下图：

pip install tensorflow-cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这样就会很快安装好了！

        在安装好之后，我们还需要将其加载到pycharm里面进行使用，下面我们打开pycharm,我们最好在我们刚才创建的文件夹下再创建一个文件夹来放我们的代码，然后在pycharm里打开创建的这个文件夹，然后我们更改环境，打开pycharm后，点击右上角的设置，然后再点击项目，python解释器，进入环境页面

我们再点击添加解释器，添加本地解释器，点击现有，再点击右边的三个点，找到我们刚才创建的文件夹里面的venv/script/python.exe,然后选择，点击确定，环境就配置成功了。

然后我们点击确定，退出设置，创建一个新的代码，在里面输入，下图代码，看看我们安装的环境可用不可用。

可能会出现下面的进程，但是无关紧要，不影响代码的执行。

到这里我们的tensorflow-cpu就安装成功了！

其实pycharm也可以创建虚拟环境，如果不想用黑窗口，也可以用pycharm创建，更为方便。