0 准备

方法: 使用anaconda构建相互独立的虚拟环境，然后用pip安装

1 anaconda3安装

下载python3.7版本
Anaconda Installers

注意：
A.勾选 “Install for Just Me (recommended) ”
B.不要勾选 “Add Anaconda to my PATH environment variable.”
C.如果不打算使用多个版本的Anaconda或者多个版本的Python，勾选 “Register Anaconda as my default Python 3.7”。

验证:
打开Anaconda Prompt，输入

conda --version

若能显示conda版本号，则安装成功

2 安装tensorflow2.0.0a(GPU版本)

打开Anaconda Prompt

创建虚拟环境
tf2_win是环境名，可替换

conda create -n tf2_win python=3.7

激活环境
左侧出现 (tf2_win) 即表示激活成功

conda activate tf2_win

pip安装
如果不打算装gpu版本，把-gpu去掉即可

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0.0a0  

验证是否安装成功
出现：tensorflow-gpu 2.0.0a0 pypi_0 pypi
表示安装成功

conda list 

安装cuda10.0和cudnn7.6.0
如果安装CPU版本可以跳过

conda install cudnn=7.6.0

conda install cudatoolkit=10.0.130

验证是否安装成功

 conda list

出现：

cudnn                     7.6.0                cuda10.0_0

即表示安装成功

3 安装tensorflow1.14.0（CPU版本）

和安装2.0版本类似
先创建虚拟环境，tf1_win是环境名

conda create -n tf1_win

激活环境

conda activate tf1_win

安装1.14.0 cpu 版本

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.14.0

验证安装成功

conda env list

出现：

base                      F:\Anaconda3_win
tf1_win               *  F:\Anaconda3_win\envs\tf1_win
tf2_win                  F:\Anaconda3_win\envs\tf2_win

则表示安装成功✌️

4 之后遇到的问题

打开Jupyter notebook运行代码时报错

AttributeError: ‘Tensor’ object has no attribute ‘numpy’

解决方法：重装！
进入虚拟环境后

pip uninstall numpy

pip install -U numpy

5 tf1.x 和 tf2.0 的切换

进入 anaconda 后，在左上角Home菜单栏中 Applications on 旁边下拉选择虚拟环境，比如我的 tf1.x 环境命名为 tf1_win，选择之后，该环境即为 tf1.x 的环境，与 tf2.x 的互不干扰。

以上方法亲测可用，欢迎交流。

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