Windows下安装Tensorflow教程

对于初学者，Python的安装也许并不容易，尤其面临python版本的困境，浪费了很多宝贵的时间，甚至让人放弃的感觉，然而今天我们介绍一种简便的安装方法，可以完美的兼容python2.7和python3.5，并集成了许多packages，免去配置环境变量的烦恼，正好结合作者最近几天的折腾，很乐意和大家分享交流，让大家舒舒服服的学习python，少走弯路！

我们选择Anaconda的优势如下： 1）不需要配置PYTHON环境变量； 2）集成很多packages，省去一一下载的麻烦； 3）packages的安装很简单，conda一键解决； 4）可以配置python3.5版本的环境，方便切换，互不干扰，兼容性强！

一、Anaconda的安装

推荐安装Anaconda而不是自己安装Python，这样很多科学库都一并装好了，也解决了头疼的库之间互相依赖的问题。pip同时也被安装完成，为 tensorflow 的安装打下基础。

进入Anaconda官网：Download Anaconda Now!

注意到现在下载版本是4.3.1，其带有的Python是3.6。如果我们安装这个版本，随后安装tensorflow就会因为Python版本太高而失败。我们应该选下面的”archive”链接，下载以前版本。推荐4.1.0，并根据你的windows版本选择合适的版本，32位的选择X86，64位的选择X86_64 (Anaconda3-4.1.0-Windows-x86_64.exe)，然后一直点击.exe就正常安装即可。

二、配置Anaconda的环境变量（可省略）

添加Anaconda的路径到path中：

三、Tensorflow的安装

打开Anaconda Prompt (在安装的文件夹中)，输入：

pip install tensorflow

四、实验

4.1.1  装好了tensorflow。我们实验一下。在Spyder里输入程序，并运行:

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape) print(mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape) print(mnist.validation.images.shape,mnist.validation.labels.shape)

4.1.2  一切顺利就会显示：

或者

4.2.1  安装结束后打开Anaconda中的Jupyter Notebook，并新建 。

4.2.2  输入import tensorflow as tf shift+回车 执行，如果不出现错误表示安装成功 !

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25911646

参考链接：http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/54896088

参考链接：http://bbs.pinggu.org/thread-4602381-1-1.html