Windows10安装TensorFlow

TensorFlow简介

TensorFlow是Google Brain的第二代机器学习系统，2015年11月9日，参考实现作为开源软件发布。虽然参考实现运行在单台设备，TensorFlow可以运行在多个CPU和GPU（和可选的CUDA扩展）。它运行在64位Linux或macOS桌面或服务器系统，以及在移动计算平台上，包括Android和iOS。
TensorFlow的计算用有状态的数据流图表示。许多Google团队已从DistBelief迁移到TensorFlow进行研究和生产。这个库的算法源于Google需要指导称为神经网络的计算机系统，类似人类学习和推理的方法，以便派生出新的应用程序承担以前仅人类能胜任的角色和职能。
TensorFlow的名字来源于这类神经网络对多维数组执行的操作。这些多维数组被称为“张量”，但这个概念并不等同于张量的数学概念。其目的是训练神经网络检测和识别模式和相互关系。
2016年6月，Google的Jeff Dean说在GitHub有1500个库提到了TensorFlow，其中只有5个来自Google。
官方网站
源代码库
TensorFlow官方安装 中文支持
TensorFlow中文社区

安装过程

在上方给出的TensorFlow官方安装中文支持和TensorFlow中文社区的新手入门板块都给出了在不同操作系统（Linux，Mac OS X, Windows等）中的不同安装方法，可根据个人搭建环境自行选择。

安装 Tensorflow 时需要注意的几点:

1.MacOS, Linux, Windows 系统均已支持 Tensorflow
2.确定python 版本（3.5以上)
3.GPU 是 NVIDIA, 可以安装 GPU 版本的 Tensorflow，不是 NVIDIA 也没有关系, 安装 CPU 版本的就好了

这篇博客写得很全面
下面给出我个人的安装方案（Windows10安装CPU版本TensorFlow）以供参考：

• 下载安装Anaconda For Windows Installer（Python 3.6 version ）
  建议安装时Advanced Installation Options页面两个勾都选上
  详情查看：Anaconda使用总结
  官方下载链接
  安装成功后在Anaconda Prompt输入清华仓库镜像使下载Python包速度更快：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

• 安装TensorFlow
  在Anaconda Prompt输入：

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

• 查看是否安装成功
  在Anaconda Prompt输入conda list
  能找到下图两个包即可

• 测试
  调用TensorFlow写一个简单的Python程序测试一***意Python3语法）：
  打开一个python终端（可以在Windows命令行或Anaconda Prompt输入python进入终端）

$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a+b))
42
>>>

这里有难度大点的程序可供测试

• 常见问题

  • Python版本问题（Anaconda 可以方便地管理Python各版本）
  • 环境变量Path路径设置问题（可自行进入 此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->Path进行修改）
  • Python 3 与 Python 2 语法不同导致的程序运行问题

• 补充内容
  如果选择PyCharm作为Python开发工具，可以很方便地直接导入TensorFlow库（File->Settings…->Project:PyCharm->Project Interpreter, 点击界面右边框绿色的“+”，在弹出的界面搜索框输入tensorflow，点击下方Install Package,等待安装即可）

更新

• 在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：

conda create -n tensorflow python=3.5

• 在Anaconda Navigator点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
• 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：activate tensorflow
  关闭tensorflow环境：deactivate tensorflow
• 启动tensorflow环境后安装cpu版本的TensorFlow

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

• 总结：创建一个单独的环境安装tensorflow可以解决一些库之间的不兼容问题，而且更利于以后开发环境的管理。

Anaconda多环境多版本python配置指导