最近要學習神經網絡相關的內容，所以需要安裝TensorFlow。不得不說，安裝TensorFlow的感受就像是大一剛入學學習C語言時，安裝vs時一樣，問題一大堆，工具都裝不好，還學啥呀。好在，就在昨晚，終于裝好了。下面是步驟。

1.安裝Anaconda

這是Anaconda的官網下載地址——https://www.continuum.io/downloads。注意：要選擇4.2版本的Anaconda下載（Anaconda4.2版本支持Python3.5，而Anaconda4.3支持的是Python3.6，TensorFlow在windows環境下對Python3.5比較友好）。至于安裝，就按照提示一直裝下去就好了。

2.測試Python是否安裝

打開cmd，輸入Python，出現Python的版本信息就說明Python安裝成功了。

3.安裝TensorFlow

TensorFlow分為兩個版本，cpu和gpu。如果要安裝gpu版本，則需要安裝cuda8.0以及對應的cudnn。安裝cuda的時候，要注意自己的顯卡是否支持cuda8.0。我的顯卡是NVIDIA GeForce GT 650M就不支持cuda8.0，導致運行.exe時電腦死機現象發生。所以最后很無奈的裝了cpu版本的TensorFlow。

安裝TensorFlow-cpu很簡單，以管理員權限打開cmd，C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Scripts目錄下，輸入

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

就可以一鍵安裝了。

4.測試TensorFlow是否安裝成功

在cmd輸入如下代碼：

python
import tensorflow as tf
hello=tf.constant("Hello!")
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))

程序輸出 Hello! 則表示TensorFlow安裝成功。

但是，在使用cpu版本的時候，可能會出現如下錯誤：

這個錯誤是由于cpu比較慢，用Anaconda安裝的cpu版本的TensorFlow并沒有根據安裝的機器進行相應優化。所以如果可以接受當下TensorFlow-cpu的速度，就不用管這些錯誤，如果想要優化，則需要通過bazel通過源碼安裝。不管這些錯誤，繼續輸入源碼，則可以輸出“Hello!”，表明TensorFlow安裝成功。

下面附上教程：

安裝TensorFlow-cpu的教程：

http://blog.csdn.net/u013080652/article/details/68922702

安裝TensorFlow-gpu的教程：

http://blog.csdn.net/include1224/article/details/53452824

安裝cuda和cudnn的教程：

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138862.htm

大家周末快樂~