TensorFlow在windows7-64系统安装

        目前TensorFlow在windows7-32系统无法直接安装，网上有人下载anaconda后安装成功，也有人安装失败，所以为了不瞎折腾，如果是32位系统最好重装成64位，反正在天朝重装个系统也是半小时以内的事情，还不掉钱。再者说明下，TensorFlow目前支持python3.5，听说已经发布了新版本支持3.6了，但是最近TensorFlow官网打不开，思来想去走了一条安全路线，安装了python3.5.2+TensorFlow1.2+windows7-64，一把成功，特分享。

        1、安装python3.5.2。

        不详细说安装方法了，这个很基础。不过说明下，如果你有了别的python版本，又不想卸载原来的，你可以继续装python3.5.2，装完后在电脑的环境变量里面设置时将python3.5.2放在其它版本前即可。

        2、安装科学计算库numpy和scipy。

        python3自带pip，不需要单独安装。所以直接pip install numpy和pip install scipy即可完成安装。

        3、安装tensorflow。

        安装命令：pip install --upgrade --ignore-installed https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

        当显示如下，恭喜你安装成功：

去社区烤段代码来实验一把

#coding:utf-8

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300

# 构造一个线性模型
#
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b

# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# 初始化变量
init = tf.initialize_all_variables()

# 启动图 (graph)
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# 拟合平面
for step in range(0, 201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print (step, sess.run(W), sess.run(b))

完美运行：