在windows10上安裝Tensorflow
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。
下面是我自己的電腦安裝Tensorflow，爲了簡單方便我安裝的是CPU版本的。
- 下載安裝Python 3.5.x 64-bit，要注意版本3.5.x。（注意：版本） 下載安裝Anaconda；
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檢查Anaconda是否成功安裝：conda --version
(出現版本號這說明成功)
- 檢測目前安裝了哪些環境：conda info --envs
- 檢查目前有哪些版本的python可以安裝：conda search --full-name python
- 安裝不同版本的python：conda create --name tensorflow python=3.5
- 安裝CPU版本輸入：pipinstall --ignore-installed --upgrade tensorflow
- 溫馨提示：如果你發現，你的conda和tensorflow環境都是安裝成功的，但是一用測試代碼進行跑的時候就出問題了，那麼請注意，這個原因你由於你在安裝tensorflow的時候，是直接在cmd下，而不是在你用conda激活的一個環境，所以導致，tensorflow並沒有直接嵌入到conda環境，所以，就導致無法導入模塊的一個錯誤；
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解決方法就是安裝tensorflow在conda和python目錄下。
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檢驗Tensorflow是否安裝成功
- 退出tensorflow的環境：deactivate
- 檢測目前安裝了哪些環境變量：conda info --envs
- 運行一個簡單的代碼實驗：（第一步：點擊Anaconda Prompt)測試是否成功安裝
- 點擊anaconda navigator，選擇Applications on :tensorflow
- 打開Spyder，如下是我的代碼和測試的輸出結果：
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import tensorflow as tf
Hello = tf.constant('hello Tensorflow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
- 這是我的Pycharm軟件的測試以及運行結果:
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import tensorflow as tf
a = tf.constant('hello world!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(a))
sess.close()
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(無法上傳圖片)