部署CPU与GPU通用的tensorflow：Anaconda环境

  在之前的两篇文章
Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor与
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential中，我们介绍了利用
Python中的
tensorflow库，实现
机器学习与
深度学习的具体思路与代码实现；然而，当初并没有具体介绍
tensorflow库的配置方法。因此，在这篇文章中，我们就介绍一下在
Anaconda环境中，配置
tensorflow库的详细方法；此外，这里需要注意，在较新版本的
tensorflow库（版本大于
1.5 ，但对于
Windows用户而言，版本还不能高于
2.10）中，已经同时支持
CPU、
GPU训练，不需要再区分是配置
CPU版本的库还是
GPU版本的库了。