1.安装tensorflow的环境，首先打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像
输入：
conda config --add channels https:///anaconda/pkgs/free/这是两条命令，
conda config --set show_channel_urls yes
2. 同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python
3.6的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.6
3.执行下边的操作
开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。

4.启动和关闭
当使用tensorflow时需要开启tensorflow环境
命令：activate tensorflow
当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令：deactivate
5. 安装cpu版本的TensorFlow
命令：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
直到最后出现如下的结果：
这样tensorflow cpu版本就安装好了。

注意：但是在Anaconda自带的ipython 和Spyder中import tensorflow的时候一直失败，提示No module named ‘tensorflow’，那是因为我们没有在tensorflow的环境下打开它们。

为了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow，我们需要在tensorflow的环境中安装这两个的插件。

打开Anaconda Navigator，选择Not installed，找到ipython和Spyder 并安装，安装好后就可以使用了。

Tensorflow环境中的Spyder不能用，也可能是由于TensorFlow根本没有激活，所以才会出现runfile not found 的情况。

激活anaconda使用或者是重新配置TensorFlow的命令是：
#if tensorflow virtual env has been created, remove it first
#conda remove --name tensorflow --all
#conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda
#activate tensorflow
#conda install spyder
#conda install ipython
#pipinstall--ignore-installed—upgrade
https:///tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win _amd64.whl
spyder
6.安装opencv
在网页：/~gohlke/pythonlibs/
上找到需要的opencv版本
然后放到anaconda安装的目录下，进入anaconda的终端进行安装
pip install opencvXXXXXXXXXXXXXX
然后可以找到opencv自带的人脸识别特征文件，调用进行可以完成各种人脸和人的身体的不同部位的识别。

这个人脸识别的特征文件就类似是神经网络中的训练好的一整套人脸识别的模型的一个精简的版本，只需要调用这个东西吧就可以完成识别，而不必自己去构建模型来识别，所以OpenCV有可能不能进行深层次的一些识别工作，最后还要自己构建模型，进行识别不同的物体。

所以学习的重心应该是神经网络模型的构建以及参数的调整和确定。