TensorFlow在Windows系统下的安装步骤

前言：从2015年谷歌将tensorflow开源后，这位用于深度学习的强大神器便把Caffe，Keras，Torch7等这一票人全部干掉，github上的star和fork是一路飙升，几乎是它们的总和，当然，我这里不是对谷歌的日常互舔，从发布博主就一直关注它的最新消息，并啃了原生英文版的官方API，感谢极客学院各位大佬将它翻译成了中文版，博主也及时的对照中文，将它又滋润了两遍，两遍下来，我捉摸着先把系统打好，再进行炼丹。这家伙好了，几乎用了我一天的世界，踩过无数的坑，无数次谷歌，百度，知乎，论坛，才终于搭建好了我的tensorflow环境，也终于写出了我的“Hello TensorFlow！”。虽然博主涉猎过linux，但愧于博主那简陋的电脑无法在虚拟机上提供足够大的内存，所有我决定铤而走险，搭建基于windows版的野生的tensorflow。

再说一句：本文为那些想要搭建tensorflow的童鞋提出可行方案，只想以博主惨痛的经历为你们填好不必要的坑，让你们轻装上阵，将重点放在后面的学习中。

1.安装Anaconda

tensorflow是基于python脚本语言的，是一种高级应用，它必须依赖于底层的应用发挥作用。因此需要安装python,当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十个扩展包。如果一个个安装，十分耗费时间，不过现在有了集成环境anaconda，安装就方便了。python的大部分扩展包,都集成在anaconda里面了，因此只需要装这一个东西就行了。如果你想更多的去了解Anaconda，可以参考Anaconda官方API，友情提示：它是洋文哦！

1）先到官网下载，Anaconda官方下载地址

如果你嫌弃官网下载太slow，​ ​​​这里有你想要的Anaconda镜像。

注意版本，现在实在最稳定的应该是4.3.0的Anaconda，它自带Python3.6

然后安装也就灰常简单啦!

现在我们打开终端，输入conda - -version

我们看到版本是4.3.8

2）由于tensorflow最适合的版本是python3.5，所以我们不能使用Anaconda自带的3.6的，这里我们要下载3.5版的Python

在终端输入 conda create - -name tensorflow python=3.5.2，我这里使用的是3.5.2，你可以随意选择

然后，一马平川的安装好了。

3）看到这里，心里有点小鸡冻，按照提示，激活tensorflow环境：activate tensorflow

它前面的括号代表当前环境为tensorflow，看到这里，你已经将准备工作做好了。

4）你可以退出当前环境：deactivate tensorflow

5）当然，你可以对tensorflow环境进行切换：activate tensorflow，你还可以查看当前Python版本

想肿么玩就肿么玩，看到这，你的Anaconda安装以及tensorflow准备工作已经圆满完成（此处应该有掌声！！！）

PS：可以看出此时的Python版本是我们之前安装的3.5.2，而不是Anaconda自带的3.6，这点是至关重要的，请确保你的Python版本。

2.安装TensorFlow

强调：这里是Windows下的基于Anaconda的TensorFlow安装（博主用的是W7）

由于博主简陋的笔记本，我选择cpu版的TensorFlow进行安装。

1）方式一：选择官方文档的安装

pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl

如果这里会报错的话，就选择一下一种方式

2）方式二：pip install tensorflow

然后博主就是在这里卡了无数次壳，下载到一半，突然来个

然后好不容易下载了tensorflow，在下载它的几个支持包的时候，又来了个异常

上面的意思大概是请求超时的原因，不过，各位小伙伴如果遇到这个问题不要紧张，每次遇到这种问题时，重新输入上面的指令：pip install tensorflow

3）等待大概三分钟，你会看到这些信息：

紧接着：

4）看到Successfully installed，博主真是泪流满面，你可以输入python，检查一下版本是否是3.5.2

3.重点来了

1）很多童鞋安装到这，以为自己以及成功的安装了TensorFlow，事实上，你确实以及成功安装了TensorFlow，打开你的Anaconda文件夹，在envs文件夹下你可以看到tensorflow的环境已经加入

2）然后你兴致勃勃的打开Spyder准备写你的Hello TensorFlow,忽然蹦出的错误让你措手不及。

明显你的环境中没有tensorflow这个module（模块），但请注意这时你的Python环境，这是你的Python为3.6，明显是Anaconda自带的，现在你终于记起上面让你下载的Python3.5.2的吧！

所以你需要运行TensorFlow环境下的基于Python3.5.2的Spyder，这也是博主最为头痛的一个地方，因为为了这一点，博主没少花时间去查阅资料。

3）安装TensorFlow环境下的Spyder插件

首先，你需要进入Anaconda Prompt-python里面，然后激活TensorFlow，导入TensorFlow，最后还可以确认你的Python版本。

点击Anaconda Prompt-python，在这：

输入activate tensorflow，导入import tensorflow as tf，检查Python版本

接着，你进入Anaconda Navigator（开始菜单->Anaconda 3->Anaconda Navigator），注意，现在的Application栏是root，也就是Anaconda的根，此时的环境是Python3.6.

所以，你需要切换到TensorFlow下面，然后再安装Spyder，你还可以选择安装qtconsole，notebook，或者orange。

注意，我这里是已经安装过的（博文是安装后在写的），你首次安装时应该是install

4）激动人心的Hello TensorFlow

打开Spyder，写下我们第一个Hello 。

控制台中那久违的字符串让博主热泪盈眶。

5）配置不同Python环境以及插件

很多童鞋在写机器学习算法时，习惯于用很稳定的Python2.7，或者其他版本的Python，Anaconda允许你创建不同环境的Python以及插件。

点击Environment，下面有create按钮，点击进入，可以配置新的Python环境，你可以明显看见我这里早已配置了Python2.7

接下来，你也可以仿照前面的步骤，为新Python配置一些IDE，这会大大方便我们的编写。

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