Tensorflow教程（1）Tensorflow的下載和安裝

人工智能已經成爲了目前的大趨勢，做爲程序員的咱們也應該跟着時代進步。Tensorflow做爲人工智能領域的重要工具，被普遍的使用在機器學習的應用當中。

Tensorflow使用人數衆多、社區完善，因此咱們能夠把學習Tensorflow做爲接觸人工智能的第一步，閒話很少說，咱們進入正題！

本套系列課程旨在記錄我學習Tensorflow的過程，我會用更簡潔的語言來與你們分享個人學習心得，全部文章我都會不間斷的更新完善，文章中有不正確的地方，請你們指正，共同窗習！

1、安裝Python

安裝Python的方法不少，咱們能夠直接在Python的官網下載符合你操做系統的Python安裝包，直接安裝便可：

https://www.python.org/downloads/

但對於零基礎學習Tensorflow的朋友來講，tensorflow和opencv、numpy等第三方庫都有着依賴關係，未安裝第三方庫或版本不正確都會致使tensorflow沒法安裝，因此我仍是建議你們使用Anaconda來安裝python集成環境。

什麼是Anacoda?

Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項，安裝Anaconda之後，不再用擔憂安裝tensorflow會踩到無數的坑。

一、安裝Anacoda

Anacoda的下載地址是：

https://www.anaconda.com/distribution/

個人操做系統是Windows 64位，因此下載「64-Bit Graphical Installer」。

下載完成後，雙擊開始安裝，選擇程序安裝路徑

在這裏要注意一下，記着勾選「Add Anaconda to the system PATH environment variable」，將Anacoda的路徑自動配置到環境變量中，雖然安裝完成後也能夠手動添加，但這裏能夠一勞永逸，避免出現未知的一些錯誤。

好了，點擊「Install」靜等安裝完成吧！

安裝完成後，終端輸入：

conda --version

若是輸出conda的版本號，那就說明Anacoda安裝成功！

二、建立Anacoda虛擬環境

直觀的來講，Anacoda就像一個VMware（虛擬機），虛擬機安裝好之後，就須要安裝操做系統！因此咱們開始建立一個適合使用tensorflow的python環境吧。

咱們建立一個叫tensorbase的虛擬環境，此環境使用3.6版本的python，打開終端輸入建立虛擬環境的命令：

conda create -n tensorbase python=3.6

輸入y，而後回車等待安裝！安裝成功後，咱們可使用命令查看全部可用的虛擬環境：

conda env list

2、安裝tensorflow

 在終端中執行命令切換到咱們新建立的虛擬環境中：

activate tensorbase

而後咱們就可使用python提供的pip工具來安裝tensorflow了，在安裝以前，咱們先把pip的源更換爲國內鏡像， 在終端執行命令：

更換爲清華的源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

源更換成功後，開始安裝tensorflow，在終端執行命令：

pip install tensorflow==1.4

注：因爲個人cpu不兼容1.5及以上的版本，因此我指定安裝了tensorflow的1.4版本，之後的課程也以1.4版本爲標準來說解。

tensorflow分爲cpu版和gpu版，我這裏安裝的是cpu版本，由於tensorflow不支持個人GPU！想要安裝GPU版的tensorflow，還需安裝CUDA和cuDNN，在這裏就不詳細介紹安裝方法，但若是你想知道tensorflow是否支持你的顯卡，能夠經過下面的網址查看支持 CUDA的GPU卡：

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

等待安裝完成後，咱們驗證一下tensorflow是否安裝成功，終端輸入命令：python進入編輯器，而後輸入：

import tensorflow as tf

若是沒有報錯的話，說明tensorflow1.4版本安裝成功！若是出現相似於下面的錯誤，那就說明你的CPU沒法兼容當前版本的tensorflow，你能夠安裝老版本的tensorflow的解決這個問題。

ImportError: DLL load failed with error code -1073741795