笔记本CPU版本安装tensorflow经验

写在前面：当时装这个tensorflow可没少花时间，试了很多都是失败，命令窗口一片红，印象最深的就是什么动态链库加载失败什么的。当然最终换了台笔记本装好了，自己笔记本装的低版本的（只能装低版本的)。

1. 第一步：先装anaconda，去官网下载安装，直接下一步下一步的点，但后面有个选择，两个都勾上就行（适应环境变量），安装完成。
2. 第二步：不着急安装tensorflow.先去安装一下或更新自己电脑的Visual C++ 库的运行组件，至Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable(x64) 或 更新的. 防止后面到装tensorflow的时候又报错，这个就解决了我安装时又臭又长的报错问题。如果更新时说电脑有老版本的不能更新到这个，那就先去控制面板-程序卸载里把老版本卸掉。
3. 第三步：安装tensorflow.使用cmd命令窗口，使用pip安装通道，可装cpu/gpu版本，无独立英伟达显卡就只能选择CPU版本的了。先不着急输入安装地址，先把pip通道更新一下，别后面又有问题。提前搞一下，用 python -m pip install --upgrade pip 在命令窗口更新pip下载通道。
4. 第四步：在命令窗口，用 conda info --envs 查看conda环境 ，初始只有base（root）一个环境 ，用 conda create --name tensorflow python=3.5 创建一个python=3.5的tensorflow环境（python版本可以选择）
5. 第五步： 这时再用conda info --envs查看会有两个环境，一个原有root一个刚创建的tensorflow环境。有两个环境，那tensorflow装在哪个环境下呢，肯定是装在刚新建的tensorflow环境下，所以要在命令窗口输入 activate tensorflow激活进入tensorflow环境。一会就在这个环境下安装tensorflow.进去后可用python --version 查看一下python版本。
6. 第六步：准备工作做的差不多了，可以开始了。命令窗口输入pip install tensorflow=cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 或 pip install tensorflow==2.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple 如果第一个不行就第二个（本人第一个装成功的，第二个装别人的成功），建议直接第二个试一下。
7. 第七步：结束如果没有报错的情况下，验证是否成功。可在tensorflow环境下键入 tf.version 查看tensorflow版本，同时可证明tensorflow安装成功。也可在tensorflow环境下，键入python进入python编辑状态。输入验证代码：

>>> import tensorflow as tf;
>>> a = tf.constant([1.0, 2.0], name = "a");
>>> b = tf.constant([1.0, 2.0], name = "b");
>>> result = tf.add(a, b, name="add");
>>> print(result)

结果：

tf.Tensor([2. 4.], shape=(2,), dtype=float32)

即可知是可以工作的，安装成功。

8.第八步： 若想用 jupyter或spyder做tensorflow架构 ，可在anaconda navigator里面 ，在刚刚建立的tensorflow环境下安装这些之后即可在其里面运行tensorflow架构 。

最后：中途如果、或许遇到其他报错，不要慌乱，复制错误找csdn，总有一个大神回答过你的报错。对了有的笔记本cpu太老就不能装2.0版本及以上，我的电脑就是只能装1.3的，也无语。

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