前言
首先确保我们电脑上安装了python，我使用的anaconda。
注：如果使用自带镜像的话，会非常慢，建议使用国内镜像进行下载，可以大幅提升速率。
设置conda的使用镜像(这里使用清华大学的镜像)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
设置pip的使用镜像
在电脑C:\Users\admin目录下新建一个pip文件夹，在里面创建一个pip.ini文件即可。
pip文件内容如下
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host = pypi.douban.com
安装步骤
pip install tensorflow
执行之后，我们会发现遇到很多的问题，一步一步来进行解决。
问题1 pip版本太旧
看上面的提示，说我们pip版本需要升级，我们使用系统提示的指令运行即可。
python -m pip install --upgrade pip
问题2 相关依赖包版本过低
上面的提示是说我们需要安装的google-auth 1.7.1需要 setuptools的版本至少是40.3.0,但是呢我们当前版本太低，这时候我们只需要使用pip安装google-auth 1.7.1，这样就会将一些依赖包自动升级到对应的版本。
pip install google-auth==1.7.1
注：安装时有可能还会遇到依赖包对其依赖包的版本也有要求(有点绕)，此时只需要按照这个方式，将报错包的版本pip安装一些即可 pip install XXX=XXX(递归思想，哈哈)
问题3 提示不能安装wrapt
只需要执行以下命令即可。
pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr
到此，我们将安装tensorflow中可能遇到的坑已经全踩过了，只需要再执行
pip install tensorflow
就可以看到成功安装了。这时我们打开PyCharm,试着导包运行一下。
代码为：
import tensorflow as tf
x = tf.ones((2, 2), dtype=tf.dtypes.float32)
y = tf.constant([[1, 2],[3, 4]], dtype=tf.dtypes.float32)
z = tf.matmul(x, y)
print(z)
print(z.numpy())
执行后，看到结果
恭喜你，安装成功，且可以成功运行！