在安装之前，一直比较迷惑究竟如何用，安装完后，发现竟然如此简单
首先我一般用的是python27，官网下载python27msi安装window7 64位后，已经自带了Pip 和 easy_install
但是却不晓得如何安装 whl目录，
经过搜索后发现，把pip和easy_install加入到环境变量中，这个应该不是难事，如下：
把Scripts这个目录拷贝下来直接加到“右击计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-path-编辑它”
如图
注意打开后如果最后面没有英文分号，那就加个英文分号——为了区分不同的变量用。如图
OK，现在去cmd下，输入 pip命令已经可以用了
python学习过程中的大部分包都可以在这个连接下找到， 提供py27或者py3的whl包，连接http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，页面截图如下
直接点击自己想要下载的包，非常好的一点是还告诉你想要用的这个package 需要(require)那些辅助包，要用这个包你需要把辅助包都下载安装。
如图Matplotlib是画简单图经常用的，他需要numpy, dateutil,pytz等其他包，下载下来都放到某个路径，注意都是whl格式。
当我把前面需要的辅助包都安装后，安装matplotlib包，如图
先跳转到我们下载whl的文件夹路径， 直接用pip install 安装文件名即可（注意用Tab键-只需要敲这个文件名的前几个字母即可-区分其他的文件-Tab后会自动补全文件名）不然全部自己敲打，那岂不是眼都花咯。
OK，已经可以了，可以试试在Wing Ide中画个简单的图
OK，现在可以尽情的用python的额外包做你想做的事情了！
最近想学习TensorFlow，一直用Python，所以想借用TF在python的拓展包。
主要问题是，TF 仅仅对python3.5的支持比较好，其他版本的python不是说不支持，只是笔者限于能力，多次尝试都没能成功。
下面进入正题：
1. 官网下载 Anaconda，笔者写作时版本为 Anaconda4.3.0，默认自带python3.6；
2. 如之前所说，TensorFlow当前对python的支持仅对3.5版本比较友好，因此我们需要利用Anaconda创建一个python3.5的环境。
打开cmd，输入：
- conda create -n tensorflow python=3.5 #环境名称为tensorflow 选用的python版本为3.5
conda create -n tensorflow python=3.5 #环境名称为tensorflow 选用的python版本为3.5
3. 在开始菜单中搜索 anaconda navigator，点击运行；
4. 点击左侧的 Environments，可以看到 “tensorflow”的环境已经被创建；
5. 重新回到cmd，启动环境tensorflow:
- activate tensorflow
activate tensorflow
6. 安装GPU版的TensorFlow：
- pip install tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu
安装CUP版的TensorFlow：
- pip install tensorflow
pip install tensorflow
7. 回到 anaconda navigator，进入tensorflow环境，安装spyder 插件，进入Spyder后就可以
- import tensorflow as tf
import tensorflow as tf
#-----------------------------------------------------------
若在安装中出现找到不到目录等问题，可以尝试以管理员模式运行cmd，然后重新执行操作。