能看到这说明你对python已经有一定的了解了，因此很多基础直接跳过。
一、TensorFlow环境配置：
TensorFlow的环境配置在网上很多的教程都是用anaconda的方式，但是很容易出现冲突，而且问题也不是很好解决，因此不建议使用anaconda。建立一个新的pythonvirtual的环境，专门用来做TensorFlow，由于pycharm可以继承于原来的环境，因此有些库也会继承下来，即使没有也可以用pip的指令来完成安装，直接进入python的新建的虚拟环境。输入【pip install tensorflow】。
二、实例
完成安装后输入 【activate TensorFlow】进入界面。
输入python进入python界面导入包，如果出错重新安装调试。
成功后输入一下代码：
import tensorflow as tf
# tf.Session()封装了tensorflow的信息
sess = tf.Session()
# constant是获取输入的内容
hello = tf.constant('初入tensorflow！请多指教')
# 直接sess.run() 输出的是二进制信息，因此需要编码一下
print(sess.run(hello))
print(sess.run(hello).decode('utf-8'))
三、结果呈现
四、总结
开始学习tensorflow，遇到了环境配置问题，最后新建了一个虚拟环境专门用来中tensorflow的内容，即使在pycharm中也是可以完成环境的转换。
