使用Anaconda安装python环境
首先无论什么端，使用Anaconda进行配置是最为简单的，只需要安装好Anaconda后创建虚拟环境即可，具体操作在如下链接中：https://blog.csdn.net/Eppley/article/details/79297503不一样的是，如果你是mac系统，里面最后激活环境使用的是source activate tensorflow。
其次，使用Anaconda自带的Spyder是没有错误的，但是你发现导入Anaconda环境到Pycharm的时候会出现问题：
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
产生如上出问题是由于你的CPU支持AVX2，但是tensorflow没有用到。这时你可以选择无视：
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 这是默认的显示等级，显示所有信息
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示 warning 和 Error
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # 只显示 Error
#无视该信息使用2就行
你也可以选择利用CPU资源，提高运行速率：卸载原有tensorflow版本pip uninstall tensorflow，然后到这个网址https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel下载对应已经build好的版本，如果你的pip没有安装wheel,则先运行pip install wheel，如果有就直接跳到文件下载目录，运行pip install ./xxxxx.whl进行安装。
Anaconda 环境迁移
已经部署好的环境中：（拿ubuntu或者macos举例）
运行
>>source activate py36
>>conda env export --file py36.yml
可以在当前目录下导出yml文件，然后将该文件拷贝到需要新导入的系统中（已经安装好了anaconda），然后运行
>>conda env create --file py36.yml
就可以创建环境，愉快地使用py36了。
这里注意：win10用户可能会出现一些稀奇古怪的问题，这个时候就用anaconda navigator手动导入就可以了。选择navigator左边的environment，然后中间最下面有个import按钮点击按照操作就可以成功导入了。
如果navigator导入细节上有问题可以看这个链接：https://jingyan.baidu.com/article/f0e83a2562c4ea22e5910117.html
