Windows10安装tensorflow（全面）

1.首先安装python3.7.4（本篇只针对于python3.7.4）

根据你的电脑是多少位的来选择下载python版本，如下图：

可以看到我的电脑是64bits，所以要选择python3.7.4的64bits版本

（python下载地址：https://www.python.org/downloads/windows/）

2.用pip下载tensorflow

将刚刚下载好的python进行安装，安装完成后打开命令窗口，输入cmd，再运行以下指令：pip install --upgrade tensorflow

到这儿，我安装时就出现问题了

首先，输入上面命令后，命令提示符显示我pip显示不是内部或外部命令

当我解决这个问题后，安装到一半时，命令提示符又显示我pip的版本太低

这就是我遇到的两个问题，接下来是解决方法

解决方法

首先我们应先解决pip的版本问题：

1.打开你python3.7.4的文件夹，并将下图红色标注的文件位置复制下来。

2.打开控制面板——系统和安全——系统——高级系统设置

3.选择高级——环境变量

4.点击系统变量里的Path——再点击编辑

5.点击新建，并把1步骤中的文件位置复制到里面，添加步骤1的路径。

6.接下来，在命令提示符中输入一下指令：python -m pip install --upgrade pip，并等待pip升级完成

pip问题

1.和上述步骤一致，我们先找的pip的文件路径，并复制下来

2.接下来的步骤和上述步骤一样，同样需要把路径添加进去，完成这两部，tensorflow就可以成功下载了。

示意图：

python -m pip install --upgrade pip
pip install --upgrade tensorflow

（不得不说好慢啊==。）

快下载好后，又提示我Python Setuptools版本过低（哭了） ，解决方案是输入以下指令：pip install --upgrade setuptools
然后重新安装TensorFlow：pip install --upgrade tensorflow，安装好后测试
验证tensorflow是否安装成功：
1、打开Python 3.5
2、输入：import tensorflow
3、如果没报错，说明安装成功

3.下载Pycharm

Pycharm的安装使用（专门适应于python3.7.4版本，感谢大神，按照这个步骤一步一步走就可以了）：https://blog.csdn.net/gpf1320253667/article/details/95871234

4.运行第一个程序

创建工程这里就不说了（其实我不会），今天刚刚安装好，就是测试一下

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create data
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data*0.1 + 0.3
#打印出准备训练的样本
fig = plt.figure()  
plt.xlabel('X')  
#设置Y轴标签  
plt.ylabel('Y')    
plt.scatter(x_data,y_data,c = 'r',marker = 'x')  #'o'---圆点，‘s’---方块
#设置图标 ,左上角的图标 
plt.legend('x')  
#显示所画的图  
plt.show()  
### tensorflow structure start ###
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = Weights*x_data + biases
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)#梯度下降，学习速率为0.5
train = optimizer.minimize(loss)
init = tf.initialize_all_variables()
###  tensorflow structure end ###
 
 
sess = tf.Session()
sess.run(init)          # Very important
 
 
cost=[]
for step in range(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
#        print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))
        print("Cost after iteration {}: {}".format(step, np.squeeze(sess.run(loss))))
        cost.append(sess.run(loss))
####训练出的模型
fig = plt.figure()    
#设置X轴标签  
plt.xlabel('Xmodel')  
#设置Y轴标签  
plt.ylabel('Ymodel')  
#画散点图  
plt.scatter(x_data,sess.run(y),c = 'y',marker = 'o')  #'o'---圆点，‘s’---方块
#设置图标 ,左上角的图标 
plt.legend('xmodel')   
plt.show()  
###打印代价
plt.plot(np.squeeze(cost))  #压缩
plt.ylabel('cost')
plt.xlabel('iterations (per 20)')
plt.title("Learning rate =" +str( 0.5))
 
plt.show()

点击编译后，编译器提示我没有matplotlib.pyplot包

这个问题的解决方法是：https://blog.csdn.net/not_give_up_/article/details/79058272
按照这个走就成功安装matplotlib.pyplot包了。

编译运行结果如下：