其实找了相对较多的文档，也慢慢发现什么样的文档是有用的，什么是没有用的
就比如说，我一直以来用随笔的方式记录的安装，就不太有用
因为记录的比较零碎，还带着自己的些许情绪...
其实还是因为tensorflow的安装教程相对不太好搞，搞了两天，各种试错，查错，纠错
——————正文分割线———2019/11/19———————————————————————
关于tensorflow的安装文档，找到的教程不少，
有人说tensorflow 和 python 3.7 不配，或者要结合cuda的版本进行下载，教程也都没有这么简单明了，但我大概知道conda下载慢，可能会不成功，pip比较快，但事后运行code可能稍慢
【window10+python3.7安装tensorflow--gpu】https://blog.csdn.net/qq_39295665/article/details/90581702
这篇看起来是靠谱的，但是这位仁兄（跪了， 贴路径随便截图的，不全的路径，我是头一次见
补充：这篇文章是2019/5/26，上面的pip现在已经用不上了，而且tensorflow-gpu 不指定版本的话会直接下载最新的，目前是tensorflow 2.0，这对我这个cuda9.0+python3.7宛若死狗。
但奇怪的是，此文作者 python3.7+cuda 8.0+tensorflow-gpu竟然安上了....而我cuda9.0+py3.7和tensorflow1.13竟然不适配（这种配置tensorflow要求最低是1.13版本）
另一篇【win10环境下python3.7+cuda10.1+cudnn7.6+tensorflow-gpu1.13的安装】https://blog.csdn.net/llcc251436/article/details/90667671
conda安装tensorflow的好处？？ 可见 ：【机器学习专家建议：别再用pip下载TensorFlow了，换用Conda】
链接：https://www.jianshu.com/p/66213b328b8e
最后，小D是稳准狠这样安装的...只参考了 【conda的安装与tensorflow的安装+pip与conda区别和环境变量的小Tip】
链接：https://blog.csdn.net/qq_36306781/article/details/81254832
直接cmd
pip install tensorflow 先安装
python -m pip install -U 再更新
pip install tensorflow 再安装
安装成功...
我的测试结果:
________________后续更新 2019/11/19 ————————
果然没有安装好，暴风哭泣
今天在课上想明白很多，课程占得时间在减少，因为前期的基础打好了，及时的反思是有必要的。
回归主题：
（1）关于Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use 报错问题：
只是为了提升CPU计算速度的。若你有支持cuda的GPU，则可以忽略这个问题，因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度（大概有3倍）。
解决方法：
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
就可以消除了
（2）关于tensorflow pip install的安装和卸载 （主要是和cuda 版本不匹配
nvcc -V 查询cuda 版本
pip show tensorflow-gpu 查询tensorflow 版本
参考：【tensorflow-gpu 安装的注意事项】 https://www.lizenghai.com/archives/30952.html
安装到Anaconda：
安装：pip install tensorflow-gpu==1.2.1 （你希望安装的版本号）
卸载：pip uninstall tensorflow-gpu==1.2.1
————————————再更——————分割线 2019/11/20-------------------
其实这时候已经差不多快搞晕了，晚上还有课上
和师兄谈论了一下，大概就是高版本python3.7和低cuda9.0不匹配，导致tensorflow最低安装1.13
（在这期间断断续续的下过 1.13 1.15 1.20，只是个绣花枕头罢了）
把python降到了3.6，又出现了 python报错：Failed calling sys.__interactivehook__的问题，还是老规矩 把site-packages目录下的pyreadline目录删除（解决了）
把tensorflow 1.15卸载 安装1.8.0
其实还没有搞清楚，因为tensorflow时好时坏，这里只是简单测试了一下：
接下来，继续测试：
测试教程（这个是在CPU进行测试，所以调用的是C盘，基本内容差不多）：
【测试TensorFlow是否安装成功及简单代码的编写】
https://blog.csdn.net/qq_41161745/article/details/81094245
写到这里：——计划一下明天的任务
因为torch下载是3.7对应的版本，所以需要重新下一个
关于tensorflow还有一些疑问
比如 import tensorflow as tf ，因为numpy 版本高 报warning ，如何解决
tensorflow has no attribute N个 module 到底是什么原因
现在可以明确地一点是，tensorflow对版本的要求很苛刻，cuda版本和python 版本都是要考虑的因素....这周再搞不定，大概老板真的以为我是个废柴吧....
___________________2019/11/21_校园卡丢了然后又找到了，但...我从未补卡如此迅速过....留作纪念吧----------------------------
tensorflow版本查询：
