安装 Tensorflow注意要点

Tensorflow已经支持MacOS、Linux、Windows，确认Python版本，每个Python版本安装不同的TensorFlowTensorFlow。 目前的最新版本为1.10，分为TensorFlow-CPU和tensorflow。如果您的电脑的GPU为NVIDIA，可以安装TensorFlow-GPU的话，请使用TensorFlow-CPU

Pip安装Virtualenv安装Anaconda安装Docker安装从PyCharm安装Ubuntu/Linux

仅使用CPU的版本

$ pip安装3359存储. Googleapis.com/tensor flow/Linux/CPU/Tensor flow-0.5.0-CP27 -无连接_ X86 (

打开GPU支持的版本(要安装此版本，必须已经安装了CUDA sdk )

$ pip安装3359存储. Googleapis.com/tensor flow/Linux/GPU/Tensor flow-0.5.0-CP27 -无连接_ X86 (

本文侧重于在Windows系统上安装TensorFlow，目前仅支持python 3.5/3.6 (64位)

安装TensorFlow

Anaconda是开源的Python发行版，包含conda、Python、numpy、pandas、matplotlib等180多个科学软件包及其依赖关系。 其中包括Python3.6解释器，可以避免重新安装Python。 anaconda是科学计算爱好者的首选IDE，强烈推荐。

Anaconda有第三方库管理软件Anaconda Navigator，可以使用Navigator安装tensor流。 此外，如果Navigator安装了第三方库，则会自动安装比PyCharm更人性化的依赖库，打开Navigator，然后执行以下步骤搜索tensorflor

安装传感器流

安装完成后，可以使用spyder(Anaconda附带的IDE )确认TensorFlow是否已成功安装。

打开Spyder，输入以下代码并执行。

导入张力流as TF

hello=TF.constant(hello，TensorFlow！ ' )

sess=tf.Session (

print(sess.run ) Hello ) )

哈罗，滕素流！ 证明安装成功

Anaconda 安装TensorFlow

PyCharm是由JetBrains开发的Python IDE，包含一系列工具，可提高用户使用Python语言开发时的效率。 PyCharm可以在BIOS中查找TensorFlow的安装。 使用PyCharm安装第三方库的主要缺点是不能自带依赖安装的库，没有Aanconda的人性。 如果使用PyCharm安装，第三方库的安装可能会失败。 (建议使用anaconda导航器。 ）

PyCharm安装张力流

安装完成后，使用以下代码确认安装。

导入张力流as TF

hello=TF.constant(hello，TensorFlow！ ' )

sess=tf.Session (

print(sess.run ) Hello ) )

哈罗，滕素流！ 证明安装成功

PyCharm 安装TensorFlow

当然，除了上述方法以外，也可以使用pip安装或其他安装方法。 介绍Anaconda和PyCharm的主要理由是，这两者是主要的Python爱好者的IDE，有优缺点。 我特别喜欢PyCharm的风格和代码自动完成功能，特别喜欢Anaconda第三方库的安装方便性。 当然，也可以使用Anaconda安装第三方库，然后使用PyCharm创建工程。 只要参照Anaconda的Python解释器即可。

介绍

其它说明

TensorFlow的功能，利用代码实现开始学习tensorflow

国际航空运输协会