筆者以前在學習TensorFlow,也在本身的筆記本上完成了安裝,在PyCharm中進行學習。可是最近爲了使用Python的科學計算環境,我把以前的環境卸載了,並用Anaconda從新安裝了TensorFlow,這裏介紹一下cpu版本的安裝方法。php
前提檢查:python
pip -V
查看當前 pip
版本,用 python -m pip install -U pip
升級pip
。選擇相應的Anaconda進行安裝,下載地址:https://www.continuum.io/downloads/,下載對應系統版本的Anaconda,官網如今的版本是Anaconda 4.4.0 for python3.6。筆者安裝的是4.4.0版本的。
網絡
就和安裝普通的軟件同樣,所有選擇默認便可,注意勾選將python3.6添加進環境變量。
app
這樣Anaconda就安裝好了,咱們能夠經過下面的命令來查看Anaconda已經安裝了哪些包。
運行 開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Prompt
:學習
conda list
能夠看到已經安裝了numpy、sympy等經常使用的包。測試
TensorFlow目前在Windows下只支持python 3.5版本。url
(1)打開Anaconda Prompt,輸入清華倉庫鏡像,這樣更新會快一些:
spa
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
(2)一樣在Anaconda Prompt中利用Anaconda建立一個python3.5的環境,環境名稱爲tensorflow ,輸入下面命令:.net
conda create -n tensorflow python=3.5
運行 開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Navigator
,點擊左側的Environments
,能夠看到tensorflow
的環境已經建立好了。插件
(3)在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境:
activate tensorflow
注:當不使用tensorflow時,關閉tensorflow環境,命令爲:
deactivate
(4)安裝cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
注:這裏沒有介紹GPU版本的安裝方法,GPU版本須要安裝cuda8+cudnn5,如須要的請搜索其餘博文。
這樣tensorflow cpu版本就安裝好了。
(5)測試tensorflow
在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境,並進入python環境。
測試代碼以下:
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
運行結果:
或許到這裏咱們並無知足,咱們在Anaconda自帶的ipython 和Spyder中import tensorflow的時候一直失敗,提示 No module named ‘tensorflow’,以下圖,那是由於咱們沒有在tensorflow的環境下打開它們。
爲了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow,咱們須要在tensorflow的環境中安裝這兩個的插件。
打開Anaconda Navigator
,選擇Not installed
,找到 ipython和Spyder並安裝,筆者這裏已經安裝好,因此在這個頁面沒有顯示。
切換到installed
,能夠看到兩個都已經安裝好,其實能夠按照本身的須要安裝。下圖顯示已經安裝好的Spyder:
安裝好插件後,咱們須要測試一下。
在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境,並運行ipython
,import tensorflow發現成功:
一樣,在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境,並運行Spyder
,等一下子後會啓動Spyder IDE,import tensorflow 一樣成功:
注意:必定要啓動tensorflow 環境下的Spyder才能夠import tensorflow,不要去開始菜單運行Spyder,在那裏是沒法運行的,如: