如題，想給自己的筆記本上裝一個CPU版的tensorflow玩一玩，網上現有的大部分教程，都是anaconda環境下的，由於我一直不喜歡anaconda的過於龐大，所以想在不安裝anaconda的前提下搞定這件事，但是這麼一件簡單的事情居然用了我整整一個下午，因此特意把過程做個簡單總結，希望可以幫和我一樣情況的小夥伴們減少一些不必要的時間浪費。
說白了，其實安裝過程就需要一行代碼：pip install tensorflow，但其中隱藏的坑卻讓我百思不得其解。
首先，到底需不需要先安裝anaconda？這裏我先看了這位博主的文章，他的選擇是先下載了anaconda，然後通過anaconda配置了tensorflow所需的環境，然後再回到pycharm將pycharm的解釋器修改爲anaconda環境下的解釋器，最後用pip下載tensorflow。這種方式省心，成功率高，但是其實是沒有必要的。
anaconda的作用其實就是，在創建環境的時候，會把tensorflow需要的輔助包都配置好。但其實在pip install tensorflow的過程中，pip會自動檢測需要的pakage是否裝好了。所以如果只是下載CPU版本，完全不需要再搞一個anaconda。按照以下流程來就可以：
1. 檢查python版本
最大的一個爆炸性的雷就是，目前（2018年12月6日），python的最新版本是3.7，所以很多新手小夥伴們的python都是3.7版，而tensorflow最新版1.12.0只支持python2，python35和python36，所以會報下面這個錯誤：
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow
所以如果想裝tensorflow，首先得安裝一個3.6版本的python。當然了，考慮到我寫作的時間是2018-12-06，讀到我博客的小夥伴如果遇到同樣的問題，最好先去這個網址看一下最新的tensorflow版本到底支持哪些python版本，再做選擇。具體可以看這個圖：
從我畫紅圈的地方可以看到，python27/33/34/35/36版本皆可，根據自己的使用習慣隨便下載一個即可。
2. pip install anaconda
這裏也有一個經常困擾新手的地方，就是下面這個錯誤：
'pip' 不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。
網上一百度，所有人都說這是環境變量的事情，需要去把python的下載路徑添加到系統環境變量裏面去。到底怎麼加我就不重複了，網上的教程說的很清楚了。這裏給像我這樣從零開始的純小白大概講一下爲什麼要這麼做。
首先，打開cmd的命令行界面之後，我們默認是出於當前用戶文件夾下的，也就是“C:\Users\用戶名”這個路徑。這時候就跟你在可視化的界面打開了這個文件夾是一樣的性質。
然後，輸入一個命令，比如說pip，事實上你的電腦就會在這個文件夾下面找有沒有“pip.exe”這個應用程序，然後運行它，所以我們才能打開pip，來幫我們安裝模塊。但是，誰會把pip.exe放在自己的用戶根目錄下呢？所以電腦是找不到它的。這時候，電腦就會去環境變量裏找了。說白了，每一個環境變量，就是一個路徑，它的作用是，不論你在哪個目錄下輸入命令，電腦都會把這些環境變量代表的路徑也檢索一遍，看看能不能找到執行命令需要的文件。所以說，如果你常常使用一個程序，但是又覺得每次都得切換到那個目錄去太麻煩，就把它的exe文件所在的路徑加到環境變量裏，這樣不論你在哪個目錄下，都可以直接調用了。
所以，也有人會碰到使用的是公司電腦，沒有管理員權限所以修改不了環境變量的問題。這時候如果還想用pip，就只能辛苦一些，每次都切換到pip.exe所在的那個目錄去了（別問我怎麼知道的...）。那麼pip.exe在哪呢？
可以看到，找到你的python安裝路徑，然後它在/scripts這個文件夾下，先cd到這個目錄，再調用pip，就一定不會報上面那個錯了，哪怕你沒有修改環境變量。
3. 在pycharm裏配置python解釋器
如果你剛好和我一樣不走運，在第一步裏發現自己的python版本不對，不得不重新下載一個python，那完成了12兩步後，就還需要回到pycharm中去，把項目的解釋器修改成新下載的python解釋器。具體流程如下：
File >> Settings >> 搜索Project Interpreter >> 打開如下界面：
點擊右上角的向下的小箭頭，找到你新下載的解釋器即可。如果沒有，就點旁邊的小齒輪，選擇add，打開如下界面：
選擇“System Interpreter”，在瀏覽中找到新下載的python所在路徑即可。