安装TensorFlow

步骤一：

从官方网站下载Anacondahttps://www.anaconda.com/download/

步骤二：

安装软件（和普通的安装软件没什么区别）

注意一点：

步骤三：

安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试

进入到windows中的命令模式：

（1）检测anaconda环境是否安装成功：conda --version

（2）检测目前安装了哪些环境变量：conda info --envs：

（3）对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本)

        查看当前有哪些可以使用的python版本：conda search  --full -name python

        安装python版本（我这里是安装的3.6的版本，这个根据需求来吧）：conda create --name tensorflow python=3.6

（4）激活tensflow的环境：activate tensorflow

（5）检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs（注意：基于后序安装成功之后才进行的，否则会提示错误）

（6）检测当前环境中的python的版本：python --version

（7）退出tensorflow的环境：deactivate

（8）切换到tensorflow的环境：activate tensorflow      

上面的这些基本就可以对于Anaconda有一个比较简单的了解，其实它就类似于JDK的一些操作，比如我们查看jdk的版本，也可以用java --version ，所以说对于Anaconda去安装tensorflow是比较简单的原因也正是这样，也就是是给我们提供了一个基础的依赖环境，这样就方便我们进行后面的安装操作；

步骤四：

进行正式的安装Tensorflow（先进入TensorFlow环境，即activate tensorflow）

注意事项：根据Tensorflow的官方文档，可以得到安装tensorflow的一个命令是下面：

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

但是，如果我们在cmd中，直接进行这样的话，有可能是不能够成功的，开始也不知道为什么，后面发现是跟电脑的cpu和显卡有点关系，所以，采取后面的方法进行安装；

步骤五：

通过命令安装：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

剩下的就是慢慢的等待安装的过程啦

温馨提示：（1）如果在这个命令之后，有提示说需要你升级你的pip的版本，那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了

步骤六：

（1）打开之前安装的Anaconda

这两个都可以，我这里说一下使用Anaconda Prompt的方式；

①直接点击进入，就会显示如下的内容：

②切换到tensorflow的环境

③进入python编辑环境

④然后编写一个使用的代码：

OK，到这里的话，基本上从安装到成功就已经实现了~~~~

温馨提示：如果你发现，你的conda和tensorflow环境都是安装成功的，但是一用测试代码进行跑的时候就出问题了，那么请注意，这个原因你由于你在安装tensorflow的时候，是直接在cmd下，而不是在你用conda激活的一个环境，所以导致，tensorflow并没有直接嵌入到conda环境，所以，就导致无法导入模块的一个错误；

解决方法：（1）先激活TensorFlow环境：activate tensorflow    

（2）再使用步骤五中的命令就可以了 

接下来将Tensorflow环境嵌入到编辑器中

环境：Tensorflow和Pycharm编辑器

步骤：

1：下载Pycharm软件，和普通软件一样下载安装

2：使用Pycharm创建一个项目

3：设置项目的相关内容（项目名称自拟，这里把untitled换位tensflowsecond）

温馨提示：注意上面的Interpreter的选择，因为我们现在要测试的是tensorflow嵌入到我们的IDE，方便我们开发，所以这个python解析器就是要选择我们之前安装tensorflow目录下的解析器，否则的话，我们之后是使用不了tensorflow的模块的内容的哦。当然，如果这里不选择，那么在创建工程之后还是可以修改的，后面我会说；
4：创建一个py文件，用于编写测试代码：右击左边tensflowsecond，new→python  file，命名为test

5：运行程序代码：在代码中右击，点击Run‘test’

OK，这就说明我们的环境已经整合完成啦，大功告成

温馨提示：有时候我们会发现，我们引入了tensorflow模块之后，那就会报错，这个原因有如下可能：

（1）tensorflow没有安装成功，这样的话，就需要重新按照我的步骤去安装

（2）IDE中的python解析器，没有使用tensorflow中安装的那个，所以导致无法识别

如果是第二点，解决方案有两种：

第一种：就是创建工程的时候就选择正确的解析器，也就是我上面所使用的方法

第二种：就是在项目工程里面进行修改配置：

选择File----》setting

添加新的解析器：

找到我们安装的Anadonda中的env中的tensorflow中的python.exe

点击apply应用，然后重启我们的IDE，这样的话就不会报无法找到tensorflow的模块的错误了

Linux安装教程看以下链接：

转自https://blog.csdn.net/cs_hnu_scw/article/details/79695347