關於安裝Anaconda和Pycharm / VSCode的教程很多，在這裏就不贅述了，我們直接進入主題，TensorFlow2.X系列版本一經發行就備受好評，但是一直沒有機會安裝，最近想跟着中國大學mooc裏最帥的北大曹健老師（我覺得神經網絡方面講的最適合入門的，中國大學mooc好評刷爆）學學TensorFlow2.1，然後就來安裝......一路踩坑，接着一分鐘安好？？？玄學 or 科學？？？下面來分享分享。
硬件環境：Surface Laptop3(win10 + 8G內存 + i5-1035G7)
這低廉的配置顯然不能支持CUDA，沒有GPU並行計算的加持，只能安裝CPU版本的。
曹健老師的視頻講的很簡單（需要安裝GPU版本的，可以按照老師的視頻“第一講 1.8節”安裝，安裝CPU版本的接着看啦），先創建一個自己的環境：（注意的是-n後面的參數是自己創建的環境名，可以自己定義）
conda create -n TF2.1 python=3.7
在Proceed（[y] / n）選y後稍等片刻就安裝好了，安裝完成後進入環境：（TF2.1是你前面創建的環境名哦，記得改成自己的）
conda activate TF2.1
特別特別要注意！！！接下來安裝TensorFlow2.1，老師用的是pip install tensorflow==2.1，網上的很多教程也用的是這一句，然後引起了各種報錯，比如因爲網絡原因的加載異常，Tendorflow安裝出錯： Could not find a version that satisfies the requirement grpcio>=1.8.6；Could not find a version that satisfies the balabalabala......讓我重度懷疑自己的laptop3是不是隻能用來攤雞蛋了（請你保持一個程序員的冷靜！）去網上找答案，網上的教程真可謂五花八門，有的是讓檢查python版本是不是32位，有的讓手動更新各種軟件包(更新方法：conda update --all 我給你更新個全家桶)...然並卵都沒有什麼用，也不知道他們是怎麼解決問題的（咱也不敢說，咱也不敢問），浪費了一晚上的時間並沒有什麼用，衆多的答案都集中在了讓換成清華的鏡像源，具體方法詳見我上一條博客https://blog.csdn.net/Fox_Alex/article/details/104871074（這是傳送門），然後我把鏡像源換了又換，排列了又組合（因爲有教程說需要在加/win-64/，類似下面）
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
然鵝下面展示的是我自己用的，不清楚爲什麼要加後面那個，然鵝加上也沒有用emmmm
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
每次的下載都會因爲網絡莫名其妙的斷掉，安裝過程異常艱辛，然而都無疾而終，直覺告訴我是網絡的問題，但是爲什麼？我明明已經改了.condarc文件...就這樣度過了三個小時，然後試了試用conda安裝：（conda和pip的安裝包存放路徑不一樣，一起使用容易讓包冗餘，難以管理）
conda install tensorflow
結果一分鐘不到安裝好了，並測試通過（黑人臉問號）
測試代碼：
import tensorflow as tf
tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
print("tensorflow version", tensorflow_version, "\tGPU available:", gpu_available)
a = tf.constant([1.0, 2.0], name = "a")
b = tf.constant([1.0, 2.0], name = "b")
result = tf.add(a, b, name = "add")
print(result)
當輸出最後一行計算結果，就算成功：
一個簡短的小結：.condarc更改的是conda的鏡像源，和pip並沒有什麼關係，當然pip的源也可以更改（本身的源訪問國外，會比較慢），網上有很多教程，這裏就不贅述了。
接下來講Opencv4.2的安裝，Opencv的安裝真可謂一股清流（噁心心），採用下面這行代碼就行：
conda install -c menpo opencv
等安裝好以後，然後最神奇的事情就發生了，在命令行的python環境下測試：
顯示已安裝，然後在VSCode測試：（測試前記得換成你安裝了OpenCV的python解釋器，換好後重啓VSCode【重啓的這一步是祈福用的，心誠則靈，防止玄學】！）
然後....我彷彿被嘲笑了？？？找不到指定模塊？？？網上的教程五花八門，基本都說的天花亂墜，不知所云，就感覺我的電腦需要一波女媧補天般的操作纔可安裝，抱歉...我不可以！
解決辦法有兩種：
- 如果你從官網下載的OpenCV文件，打開它的opencv\build\python\cv2，之後會看到有幾個文件夾，然後需要找到對應自己python版本的文件夾打開它，找一個叫cv2.cp37-win_amd64.pyd的文件（可能會和我的文件有點差別，如果你是python版本和我的不相同的話），將它放到你要寫的py文件的同一目錄就OK了；
- 如果你按照我上面採用conda方式安裝，請在Anaconda文件夾的\Lib\site-packages裏找到cv2文件夾裏（或者在這個下面就有）找cv2.cp37-win_amd64.pyd的文件，然後將它放到你要寫的py文件的同一目錄就OK。
OpenCV的測試代碼：（記得順手更新一波PyLint+更改一些設置，因爲一些cv的函數可能會在顯示找不到，很影響視覺感受和心情哎，傳送門：https://www.cnblogs.com/ManWingloeng/p/10758418.html）
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('C:\\Users\\28912\\Pictures\\Camera Roll\\test.jpg')#圖片路徑記得換自己的喲
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
當加載出圖片就OK了！總的來說，一波三折折折折折折，本來事情可以很簡單，但是亂七八糟的教程就會很混亂，一些基本的概念還是要懂得，多總結多踩坑...我真棒emmmmm，但還存在一些問題，比如寫用到OpenCV庫的代碼，每次都需要手動加入cv2.cp37-win_amd64.pyd文件很麻煩，後面想辦法解決這個問題。