本文爲轉載，原博客地址：https://blog.csdn.net/Eppley/article/details/79297503
安裝說明
平臺：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安裝
版本：提供gpu版本、cpu版本
安裝方式：pip方式、Anaconda方式
Tips:
- 在Windows上目前支持python3.5.x
- gpu版本需要cuda8,cudnn5.1
一、安裝環境
TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的環境需求簡單，後者需要額外的支持。TensorFlow是基於VC++2015開發的，所以需要下載安裝VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 來獲取MSVCP140.DLL的支持。如果要安裝GPU版本（有N卡，即NVIDIA顯卡），需要以下額外環境：
0）有支持CUDA計算能力3.0或更高版本的NVIDIAGPU卡。
1）下載安裝CUDA Toolkit 8.0，並確保其路徑添加到PATH環境變量裏；
2）下載安裝cuDNN v6或v6.1，並確保其路徑添加到PATH環境變量裏；
3）CUDA8.0相關的NVIDIA驅動。
二、安裝過程
具備了上述安裝條件（CPU或GPU）之後，TensorFlow可以通過兩種方式進行安裝。一是”native” pip，二是Anaconda。
本文中是使用Anaconda安裝的，所以詳細介紹一下Anaconda安裝過程。
1) 下載安裝Python 3.5.x 64-bit，要注意版本3.5.x。
2) 下載安裝Anaconda；
我下載的是Anaconda4.3.0For Windows 64bit（內置python3.6），下載好了就安裝，一直下一步。
1.檢查Anaconda是否成功安裝：conda --version
（嘻嘻，第一步成功了，開心點）
2.檢測目前安裝了哪些環境：conda info --envs
（只有一個呀！不怕，繼續來！）
3.檢查目前有哪些版本的python可以安裝：conda search --full-name python
（好多呀，要哪個呢？嘻嘻當然是python3.5啦）
4.安裝不同版本的python：conda create --name tensorflow python=3.5
（猜想輸入python=3.5版本後，系統會自動選擇一個3.5.x的版本吧）
（嘻嘻！安好啦！又離成功近了一步！）
5.按照提示，激活之：activate tensorflow
（嘻嘻它有了一頂小帽子~代表我的當前環境哦）
6.確保名叫tensorflow的環境已經被成功添加：conda info --envs
（Bravo!）
7.檢查新環境中的python版本：python --version
（^^開心開心~）
8.退出當前環境：deactivate
（小帽子掉了）
9.切換環境：activate tensorflow
想切換到哪個環境就 activate哪個~
這篇文章既然是安裝tensorflow的，當然要avtivate tensorflow!
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三、TensorFlow安裝
1.按照官網的指示：
安裝CPU版本輸入
pipinstall --ignore-installed --upgrade tensorflow
安裝GPU版本輸入
pipinstall --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
（網絡不好，多下載幾次就成功了）
2.另一種嘗試：pip install tensorflow
3.確認tensorflow安裝成功：
直接在cmd裏面鍵入python，然後鍵入import tensorflow as tf
（重要提示：若默認的是python3.6，而自己安裝的其他版本，如python3.5，那麼小夥子注意啦，要從anaconda進入剛剛裝的那個python3.5裏面哦！~）
進入Anaconda Prompt-python裏面，進入安裝的名叫tensorflow的環境（我們裝的python3.5.4記得嗎？~），鍵入python，然後再鍵入import tensorflow as tf
在這裏可以找到Anaconda Prompt-python：
打開Anaconda Navigator（開始菜單->Anaconda 3->Anaconda Navigator），搞一個spyder玩，點擊spyder下面的“install”，安裝好就變成“Launch”了，點擊就可以進去了。
在spyder裏對tensorflow說Hello!
輸出：
（嘿嘿嘿哈哈哈我感覺我好像成功了！！！你呢？~~）
四、TensorFlow測試樣例詳解
在進入python交互界面之後，先通過import操作加載TensorFlow：
上圖中顯示TensorFlow已經成功加載了。Python可以通過重命名來使引用更加方便，在本文中都會將“tensorflow”簡寫爲“tf”。然後定義兩個變量，a和b:
在這裏將a和b定義爲兩個常量（tf.constant)，一個爲[1.0,2.0]，另一個爲[2.0,3.0]，在兩個加數定義好之後，將這兩個向量加起來，要輸出相加得到的結果，需要先生成一個會話（session），並通過這個會話來計算結果（session）：
至此，就實現了一個非常簡單的TensorFlow模型。
以上完整代碼爲：
輸出結果顯示如下：
