虚拟环境换台电脑就要装一次，在此记录一下吧，方便再次使用。
查看 tensorflow 和 python 对应版本可前往：在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow
这里简单展示一下 GPU 版本的：
tensorflow2.0 & tensorflow1.15 这两个版本的好处是要求的 python 版本和 cuda 版本都一样，所以不需要为这两种环境分别去安装不同版本的 cuda。
1、安装 tensorflow2.0 ，对应的 python 版本是 3.5-3.7，那我就装 python 3.7。我习惯把该环境命名为 tf2.0。
conda create -n tf2.0 python=3.7 # 安装 conda 虚拟环境
conda activate tf2.0 # 激活
conda install tensorflow-gpu==2.0.0 # 安装 gpu 版本的 tensorflow
# 安装常见包
pip install scikit-learn numpy
2、安装 tensorflow1.15 ，对应的 python 版本是 3.5-3.7，那我就装 python 3.7。我习惯把该环境命名为 tf1.15。
conda create -n tf1.15 python=3.7 # 安装 conda 虚拟环境
conda activate tf1.15 # 激活
conda install tensorflow-gpu==1.15.0 # 安装 gpu 版本的 tensorflow
# 安装常见包
pip install scikit-learn numpy