出處：http://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466
筆者之前在學習TensorFlow，也在自己的筆記本上完成了安裝，在PyCharm中進行學習。但是最近爲了使用python的科學計算環境，我把之前的環境卸載了，並用Anaconda重新安裝了TensorFlow，由於自己的筆記本已經很舊了，顯卡不行，所以這裏介紹一下cpu版本的安裝方法和自己遇到的一些坑，截圖甚多。
這裏直接上乾貨：
1.安裝Anaconda
選擇相應的Anaconda進行安裝，下載地址點擊這裏，下載對應系統版本的Anaconda，官網現在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。筆者安裝的是4.3.0版本的。
就和安裝普通的軟件一樣，全部選擇默認即可，注意勾選將python3.6添加進環境變量。
這樣Anaconda就安裝好了，我們可以通過下面的命令來查看Anaconda已經安裝了哪些包。
運行 開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：
conda list- 1
可以看到已經安裝了numpy、sympy等常用的包。
2.安裝Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。
（1）打開Anaconda Prompt，輸入清華倉庫鏡像，這樣更新會快一些：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes- 1
- 2
（2）同樣在Anaconda Prompt中利用Anaconda創建一個python3.5的環境，環境名稱爲tensorflow ，輸入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.5- 1
運行 開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Navigator，點擊左側的Environments，可以看到tensorflow的環境已經創建好了。
（3）在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境：
activate tensorflow- 1
注：當不使用tensorflow時，關閉tensorflow環境，命令爲：
deactivate
（4）安裝cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow- 1
注：這裏沒有介紹GPU版本的安裝方法，GPU版本需要安裝cuda8+cudnn5，如需要的請搜索其他博文。
這樣tensorflow cpu版本就安裝好了。
（5）測試tensorflow
在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境，並進入python環境。 
測試代碼如下:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))- 1
- 2
- 3
- 4
運行結果：
3.其他問題
或許到這裏我們並沒有滿足，我們在Anaconda自帶的ipython 和Spyder中import tensorflow的時候一直失敗，提示 No module named ‘tensorflow’，如下圖，那是因爲我們沒有在tensorflow的環境下打開它們。
爲了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow，我們需要在tensorflow的環境中安裝這兩個的插件。
打開Anaconda Navigator，選擇Not installed，找到
ipython和Spyder並安裝，筆者這裏已經安裝好，所以在這個頁面沒有顯示。
切換到installed，可以看到兩個都已經安裝好，其實可以按照自己的需要安裝。下圖顯示已經安裝好的Spyder:
安裝好插件後，我們需要測試一下。
在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境，並運行ipython，import tensorflow發現成功:
同樣，在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境，並運行Spyder，等一會兒後會啓動Spyder IDE，import tensorflow 同樣成功: 
注意：一定要啓動tensorflow 環境下的Spyder纔可以import tensorflow，不要去開始菜單運行Spyder，在那裏是無法運行的，如：
