Anaconda下的tensorflow包安装教程

重要提示：所安装的Tensorflow包要跟Anaconda版本相匹配。例如：本人下载的是Anaconda3.6，故下载的igraph也要是3.6版本的文件，同时win32位，win64位根据自己电脑型号选择。

第一种方法（此方法安装速度较快）：
首先下载好 anaconda软件，并在下列网站下载好对应版本的镜像文件
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tensorflow

具体操作流程如下：
第一步：打开anaconda prompt并测试cmd函数是否好用

第二步：在命令行中用cd函数切换到tensorflow镜像文件所在路径，例如为了方便我们可以把下载的tensorflow镜像文件下载到桌面(其他路径也都可以，anaconda文件下的Scripts路径也是不错的选择)，此时在命令行输入（cd Desktop）。

第三步：命令行输入：pip install tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
出现 successfully installed…代表安装成功，但并不代表tensorflow包就可以用了。


接下来进行测试：在jupyder notebook界面输入以下测试代码：
import tensorflow as tf
x=tf.constant(1)
y=tf.constant(2)
z=x+y
sess=tf.Session()
print(sess.run(z))
如若出现下图的结果证明安装成功

在jupyder notebook界面输入测试代码后，如若出现下图的结果证明安装不成功。

※※tensorflow不能用的大概率原因是你下载的tensorflow版本过高，而你的电脑的cpu比较老，不支持AVX指令导致的。你可以找较低版本的镜像文件，例如下图anaconda3.6就要安装3.6版本，并不意味着你要找个3.5版本的tensorflow镜像文件，而是针对而言1.9.0而言，可以安装个1.8.0或者1.7.0低版本（对于anaconda3.6可以下载1.5.0的镜像文件，通常来讲太具体的镜像文件不好找，找不到只能选择第二种方法）

第二种方法（此方法跟第一种比较除不用下载镜像文件、第三步有区别外其他方法基本一样，安装速度较慢但成功率高）：
（如若先选择第一种方法未成功，首先在cmd界面输入pip uninstall tensorflow卸载掉之前安装的tensorflow文件）
具体操作流程如下：
第一步：打开anaconda prompt并测试cmd函数是否好用

第二步：在命令行中用cd函数切换到tensorflow镜像文件所在路径，例如为了方便我们可以把下载的tensorflow镜像文件下载到桌面(其他路径也都可以，anaconda文件下的Scripts路径也是不错的选择)，此时在命令行输入（cd Desktop）。

第三步：命令行输入：pip install tensorflow==1.5（anaconda3.6版本通常使用1.5，不同anaconda对应不同的版本（1.1,1.2，1.3…））出现 successfully installed…代表安装成功，但并不代表tensorflow包就可以用了。


接下来进行测试：在jupyder notebook界面输入以下测试代码：
import tensorflow as tf
x=tf.constant(1)
y=tf.constant(2)
z=x+y
sess=tf.Session()
print(sess.run(z))
如若出现下图的结果证明安装成功

在jupyder notebook界面输入测试代码后，如若出现下图的结果证明安装不成功。

附：
Anaconda下载地址:
https://www.anaconda.com/download/
igraph下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tensorflow