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下面是详细的攻略：

1. 确认安装环境

在安装TensorFlow之前，需要确认你已经安装了Python环境以及pip工具。可以通过以下命令确认：

python --version
pip --version

如果以上命令无法运行或者提示找不到命令，需要先安装Python和pip。

2. 安装TensorFlow

可以通过pip命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

这个过程需要一些时间去下载和安装TensorFlow及其所需的依赖库。

3. 确认TensorFlow安装成功

安装完成后，可以通过python命令进入交互式环境，然后输入以下命令确认TensorFlow是否成功安装：

import tensorflow as tf
tf.__version__

如果成功安装，会输出TensorFlow的版本信息。

4. 可能出现的问题

4.1. ImportError: No module named ‘tensorflow’

如果在运行import tensorflow as tf代码时，提示“ImportError: No module named ‘tensorflow’”，那么可能是TensorFlow没有成功安装。可以通过以下步骤排查:

1. 确认已经使用pip安装了TensorFlow；
2. 确认Python环境和安装TensorFlow的环境是一致的，如Python版本等；
3. 确认安装了TensorFlow的依赖库，如numpy等。

4.2. ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

如果在Windows系统上，运行import tensorflow as tf代码时，提示“ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.”，那么可能是缺少一些系统库，可以尝试如下解决方案：

1. 确认已经安装了Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 RC（可以在微软官网下载）；
2. 确认已经安装了CUDA和cuDNN，可以尝试卸载重装；
3. 确认已经将TensorFlow安装在正确的Python版本中。

示例说明

示例1：安装TensorFlow时出现网络问题

如果在使用pip安装TensorFlow时出现网络问题，可以尝试切换pip源。例如，切换到清华镜像源：

pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这样，就可以从清华镜像源下载TensorFlow，加快安装速度。

示例2：运行TensorFlow程序时提示缺少依赖库

如果在运行TensorFlow程序时发现缺少了一些依赖库，可以尝试使用pip安装这些依赖库。例如，如果缺少了numpy，则可以使用以下命令安装：

pip install numpy

安装完成后，就可以重新运行TensorFlow程序了。