---

python3.7+pycharm+tensorflow2.0+CPU下载安装配置

博主查找了大量网上资源，发现大多数都是使用anaconda下载python和tensorflow配置的，由于博主之前安装了python3.7版本，想要不通过anaconda来进行tensorflow的安装，我觉得还挺简单的。方法大致如下，版本部分大家自行调整。

1、下载安装Python3.7和pycharm,网上已有大量博文，可以参考以下内容或者自行查找。
添加链接描述

2、下载tensorflow文件，附上参考链接，添加链接描述，按照对应的python版本号，选择合适的文件进行下载，下载过程几秒钟吧。博主选择是2.0.0/py37/CPU/avx2 下载之后文件名发生了改变，要将文件名改回来，改成如下形式。
3、安装tensorflow文件。用cmd管理员方式打开python文件夹下的Scripts文件，执行如下命令：

1. pip install wheel
2. pip install [.whl绝对路径]
   这个时候tensorflow已经下载完成了，下载也挺快的不到一分钟，可以 运行 pip show tensorflow命令查看是否安装成功。
   

4、打开pycharm新建一个project,选择file/settings/python interpreter将python interpreter的路径改为之前下载的python.exe的路径。

5、测试代码，运行一下。

import tensorflow as tf
tf.get_logger().setLevel('ERROR')
tf.compat.v1.disable_eager_execution()  # 保证session.run()能够正常运行
y_hat = tf.constant(36, name='y_hat')  # Define y_hat constant. Set to 36.
y = tf.constant(39, name='y')  # Define y. Set to 39

loss = tf.Variable((y - y_hat) ** 2, name='loss')  # Create a variable for the loss
init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()  # When init is run later (session.run(init)),                                    # the loss variable will be initialized and ready to be computed
with tf.compat.v1.Session() as session:  # Create a session and print the output
    session.run(init)  # Initializes the variables
    print(session.run(loss))

---

至此，所有配置就完成了，还是比较快的，并没有想象中的那么麻烦。
希望大家可以从这篇文章有所收获！