Window 下“最快”安装 TensorFlow

前言

本系列文章旨在：做个人学习笔记的同时为大家提供一个学习路径的参考。文章皆以一名普通（Android）开发者的角度进行书写及整理，相关demo将不断在个人github上更新。

环境搭建

• 操作系统：以Window 64bit 为例（Window、MacOS、Linux都以支持TensorFlow安装）
• python环境搭建
• TensorFlow安装

python环境搭建

注意： 目前Window用户只能使用python3.5（64bit）。MacOS，Linux支持python2.7和python3.3+

具有python基础的可以跳过这一步（如果是Window环境，需要注意对应版本）。

无python基础的强烈推荐使用Anaconda（可以认为是python的集成环境）进行搭建：

• 下载地址， Anaconda3_4.2.0 对应 python3.5

• Window下安装 Anaconda 后(过程略)，会自动将相关路径添加至环境变量中

• （新起的）命令行窗口中输入：conda list 可以查看已集成好的一些环境，如Python、Pip
• 如果你没有比较熟悉的用于开发Python的IDE，可以先使用自带的：Jupyter Notebook（在安装目录的子目录Scripts中即可找到）

知识点：要求了解 Anaconda 、 Pip、Jupyter Notebook 的基本使用

TensorFlow安装

Windows 环境下安装

• CPU版本

  “黑窗口”中运行指令：

pip install tensorflow

• GPU版本

  “黑窗口”中运行指令：

pip install tensorflow-gpu

由于GPU版本还需要进行对应环境的支持，因此对于入门而言，我们仅安装CPU版本即可。

环境验证

可以在 python环境的黑窗口中运行：

无报错即表明以上环境皆安装成功，接下来可以准备正式开启TenserFlow之旅了。