感覺用Anconda安裝TF2.X.X太麻煩了，軟體體積還大，因此打算用pip結合virtualenv直接安裝并集成到jupyter lab，
一、安裝準備
1.1環境要求：
- python3.5-3.7
- pip版本大于19
- virtualenv 環境
環境的檢測：
python --version
pip --version
virtualenv --version
tensorflow官網上介紹還有對Microsoft Visual C++的要求，如下圖所示：
圖片中的鏈接：Microsoft Visual C++下載和長路徑啟用
前兩者安裝很簡單,最后的virtualenv環境的安裝需要說一下，如下節
1.2virtualenv創建虛擬環境及使用virtualenvwrapper進行配置
先安裝virtualenv
pip install -U pip virtualenv
到這里先不要按照官方教程說的，先安裝virtualenvwrapper-win進行方便的虛擬環境的管理，如果只用virtualenv的話會很亂
pip install virtualenvwrapper-win- 配置環境變數（這一步的目的是為了讓日后新建虛擬環境存盤在設定的路徑，不設定的話默認存在C:/用戶/Username/Envs，）：
??右鍵我的電腦--->屬性--->高級系統設定--->高級--->環境變數--->新建系統變數
??變數名：WORKON_HOME
??變數值：自己設定存盤虛擬環境的路徑，如下圖所示
然后一路確定即可，
3. 新建虛擬環境及常用命令：
??mkvirtualenv ABC #ABC為自己設定的虛擬環境名字
??workon ABC #激活虛擬環境，查看自己的虛擬環境可以用workon,后面什么都不加，激活環境之后可以安裝需要的包，比如：pip install numpy
??deactivate #關閉虛擬環境
??rmvirtualenv ABC #洗掉自己建立的名為ABC的虛擬環境
圖片示例：
二、安裝tensorflow(以下內容都是在虛擬環境完成的，也就是workon ABC命令之后)
官方推薦的方法是pip install --upgrade tensorflow
這種方法安裝tensorflow2.x的版本是CPU,GPU都有的，有時電腦顯卡不好（比如MX250，就無所謂GPU了，安了還會報錯，不如只安裝CPU省事）,顯卡好的可以直接用上一條命令列安裝，
所以推薦用pip install tensorflow-cpu
三、需要tensorflow的時候可以進行如下操作
PS:將虛擬環境集成到Jupyter Lab里
- 在虛擬環境里面，運行以下兩行代碼：
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=ABC #ABC為設定的虛擬空間名
- 再打開jupyter lab
- 右上角點擊選擇Kernel
參考鏈接：
官方教程：https://www.tensorflow.org/install/pip#virtualenv-install (境內無法訪問)
虛擬環境管理方便的包：https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/install.html
https://blog.csdn.net/zhanghai4155/article/details/104268737
https://www.jb51.net/article/184472.htm
https://www.jb51.net/article/184472.htm
https://medium.com/@nrk25693/how-to-add-your-conda-environment-to-your-jupyter-notebook-in-just-4-steps-abeab8b8d084
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