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網上有好多相關的Tensorflow安裝教程，這裏記錄一下我的安裝過程，按照該教程進行安裝一定可以順利地安裝上，我這裏用的版本是Anaconda 4.3+python3.5.2，這個組合用起來比較穩定，而且網上的資料也多，便於學習，當然，按照下面的教程安裝最新的版本也是可以的，只要版本相對應就可以。tensorflow-cpu版本的安裝過程比gpu安裝過程的簡單很多， 這裏先介紹cpu版本的安裝方法，gpu版本的安裝方法鏈接放在文末。
1 安裝Anaconda
使用anaconda安裝的原因是因爲其集成了很多庫，後續不需要用python一個個進行安裝。安裝之前先想好要安裝tensorflow的版本，1.2之前的就只能安裝python3.5，如果是1.2及以後的可以安裝python最新版本。
通過下面的清華的開源軟件鏡像站下載你需要的版本，我這裏下載的是4.3.01。
（1）清華的開源軟件鏡像站（下載速度較快）
（2）anaconda官網下載地址（下載速度一般，但可以下載最新的版本）
下載之後正常安裝就可以，安裝路徑可以更改，在這裏注意下，兩個都選，這樣環境變量就不用再去單獨添加了。
1.1 檢查安裝結果
安裝成功後再菜單裏找到Anaconda Prompt並打開。
（1）查詢安裝版本，會打印出版本信息，說明安裝成功。輸入：
conda --version
（2）查詢已安裝的環境：
conda info --envs
正常情況下只有root的環境，這裏顯示了Tensorflow的環境是因爲我已經創建了。
2 安裝Tensorflow-cpu版本
2.1 創建Tensorflow環境
因爲國外的網站下載速度很慢，速度爲幾kB/S，所以先把anaconda的源換成清華鏡像：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
安裝環境：
conda create -n tensorflow python=3.5
運行該命令可能會出現如下的錯誤：
如果出現該錯誤，可以直接修改anaconda的配置文件.condarc，改文件在家目錄下，如我的電腦中改文件路徑爲：C:\Users\Administrator
用文本打開，修改裏面的內容爲如下：
channels:
- anaconda-fusion
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
ssl_verify: 'True'
再次運行安裝命令就可以正常創建環境了。
2.2 安裝Tensorflow-cpu
2.2.1 在線安裝（方法1）
（1）激活環境（會看到命令前面的括號裏的內容由base變爲tfenv）：
activate tensorflow
（2）安裝：
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
提示：如果還是提示需要更新pip的話按照提示進行更新再重新安裝即可，更新：
python -m pip install --upgrade pip
2.2.2 離線安裝法（方法2）
直接下載Tensorflow的包，然後離線安裝，這樣安裝的時候就省掉下載的過程，速度較快，在方法1不好用的情況下可以使用這種方式。
（1）下載文件
（2）在剛安裝的Anaconda3\Lib\site-packages\文件下新建文件夾tensorflow；
（3）將下載的tensorflow安裝包複製到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow文件夾中；
（4）通過cmd命令進入到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow目錄下，執行安裝命令：
pip install 安裝包的文件名
在此過程中會有一些其他包被自動下載安裝，有一些因爲版本問題會提示你更新，按照提示升級就可以。
2.3 測試tensorflow
如上圖，程序能夠正常運行，Tensorflow安裝成功。
3 Anaconda中使用Tensorflow
打開Anaconda Navigator，在“Applications on ”中選擇tensorflow，然後 Install “spyder” 直到變成 “Launch”，就可以在裏面進行編程了。
4 Pycharm使用Tensorflow
不僅僅是Anaconda中可以使用Tensorflow，其他的python集成開發工具例如Pycharm也能夠使用，只要把上面創建的Tensorflow環境中的解釋器添加到開發工具裏就可以了，下面以Pycharm爲例。
打開pycharm，依次打開File-Setting–Project Interpreter，添加tensorflow下的Python解釋器，如下圖路徑(anaconda->envs->tenfowflow->python.exe)下的python.exe：
單擊選項框右邊的設置按鈕，選擇Add local,，選擇上圖顯示的路徑的python.exe，而不是anaconda下的python.exe，然後選擇這個解釋器進行編譯就能順利tensorflow了。如下是添加的過程，我的之前已經添加上了，所以不再添加，只是演示一下。
至此，Tensorflow已經安裝完畢，可以去體驗一下其中的魅力了。
5【tensorflow-gpu安裝教程】
安裝教程：點擊這裏