1. 安装好Anaconda3版本

(1) 注:可以发现最新版本是Anaconda5了(没关系,下载就是了)
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(2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选,安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的。
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(3) 安装好了后,运行开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt

conda list

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可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。

2. 安装Tensorflow
有两种方法可以安装:

[方法一] cpu版本pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

[方法二] gpu版本pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN
本文限于篇幅,只总结了方法一的安装流程

方法一:CPU版本

(1) 写这篇文章时,TensorFlow在Windows下已经支持支持Python 3.6版本。

(2) 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

(3) 在Anaconda Prompt中,用Anaconda3创建一个python3.6的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:

conda create -n tensorflow python=3.6

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运行 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。

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(4) 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:

activate tensorflow

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(5) 安装cpu版本的TensorFlow

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

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这样tensorflow cpu版本就安装好了。

当不使用TensorFlow时,可以通过deactivate来关闭TensorFlow环境:
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(6) 测试cpu版本的TensorFlow
重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow,并进入python环境
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测试代码如下:

#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务;并使用会话(Session)来执行图,通过Session.close()来关闭会话(这是一种显式关闭会话的方式)。会话方式有显式和隐式会话之分。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')  #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session()  #启动一个会话
print(sess.run(hello))  

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(7) 其他问题

当我们用Anaconda自带的iPython和Spyder以及jupyter notebook中输入import tensorflow as tf的时候会失败,显示如下No module named 'tensorflow‘,原因是我们没有在TensorFlow的环境下打开它们。
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为此,我们需要在TensorFlow环境下安装这两个插件。

打开Anaconda Navigator—>Environments—>tensorflow,选择Not installed,找到iPython和Spyder以及jupyter并安装。
ipython:
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Spyder:
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jupyter notebook:
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(7).1 好的,安装好三个插件后,我们用例子分别来运行试试(都要事先activate tensorflow来启动tensorflow):

ipython:

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Spyder:

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立刻唤醒Spyder,并运行:

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jupyter notebook:

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立刻唤醒jupyter notebook,并运行:

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(7).2 当然还有种更直接的方法由于直接tensorflow安装了三个插件,直接去菜单找到下面框选的,选一个用就行了,效果一样就不在赘述:

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如果选的是没框选的,是无法启动TensorFlow的,这点要格外注意。

至于方法二,篇幅有限,再者暂时我还没用到,等需要了再更,就酱紫 ^_^