Win10系统安装tensorflow-cpu和gpu版本（按照步骤一次成功）
目录
1 安装Anaconda
1.1 检查安装结果
2 安装Tensorflow-cpu版本
2.1 创建Tensorflow环境
2.2 安装Tensorflow-cpu
3 Anaconda中使用Tensorflow
4 Pycharm使用Tensorflow
5【tensorflow-gpu安装教程】
网上有好多相关的Tensorflow安装教程，这里记录一下我的安装过程，按照该教程进行安装一定可以顺利地安装上，我这里用的版本是Anaconda 4.3+python3.5.2，这个组合用起来比较稳定，而且网上的资料也多，便于学习，当然，按照下面的教程安装最新的版本也是可以的，只要版本相对应就可以。tensorflow-cpu版本的安装过程比gpu安装过程的简单很多， 这里先介绍cpu版本的安装方法，gpu版本的安装方法链接放在文末。
1 安装Anaconda
使用anaconda安装的原因是因为其集成了很多库，后续不需要用python一个个进行安装。安装之前先想好要安装tensorflow的版本，1.2之前的就只能安装python3.5，如果是1.2及以后的可以安装python最新版本。
通过下面的清华的开源软件镜像站下载你需要的版本，我这里下载的是4.3.01。
（1）清华的开源软件镜像站（下载速度较快）
（2）anaconda官网下载地址（下载速度一般，但可以下载最新的版本）
下载之后正常安装就可以，安装路径可以更改，在这里注意下，两个都选，这样环境变量就不用再去单独添加了。
1.1 检查安装结果
安装成功后再菜单里找到Anaconda Prompt并打开。
（1）查询安装版本，会打印出版本信息，说明安装成功。输入：
conda --version
（2）查询已安装的环境：
conda info --envs
正常情况下只有root的环境，这里显示了Tensorflow的环境是因为我已经创建了。
2 安装Tensorflow-cpu版本
2.1 创建Tensorflow环境
因为国外的网站下载速度很慢，速度为几kB/S，所以先把anaconda的源换成清华镜像：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes安装环境：
conda create -n tensorflow python=3.5运行该命令可能会出现如下的错误：
如果出现该错误，可以直接修改anaconda的配置文件.condarc，改文件在家目录下，如我的电脑中改文件路径为：C:\Users\Administrator
用文本打开，修改里面的内容为如下：
channels:
- anaconda-fusion
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
ssl_verify: 'True'
再次运行安装命令就可以正常创建环境了。
2.2 安装Tensorflow-cpu
2.2.1 在线安装（方法1）
（1）激活环境（会看到命令前面的括号里的内容由base变为tfenv）：
activate tensorflow（2）安装：
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow提示：如果还是提示需要更新pip的话按照提示进行更新再重新安装即可，更新：
python -m pip install --upgrade pip2.2.2 离线安装法（方法2）
直接下载Tensorflow的包，然后离线安装，这样安装的时候就省掉下载的过程，速度较快，在方法1不好用的情况下可以使用这种方式。
（1）下载文件
清华镜像下载（速度较快） 官网下载（速度较慢）
（2）在刚安装的Anaconda3\Lib\site-packages\文件下新建文件夹tensorflow；
（3）将下载的tensorflow安装包复制到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow文件夹中；
（4）通过cmd命令进入到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow目录下，执行安装命令：
pip install 安装包的文件名在此过程中会有一些其他包被自动下载安装，有一些因为版本问题会提示你更新，按照提示升级就可以。
2.3 测试tensorflow
如上图，程序能够正常运行，Tensorflow安装成功。
3 Anaconda中使用Tensorflow
打开Anaconda Navigator，在“Applications on ”中选择tensorflow，然后 Install “spyder” 直到变成 “Launch”，就可以在里面进行编程了。
4 Pycharm使用Tensorflow
不仅仅是Anaconda中可以使用Tensorflow，其他的python集成开发工具例如Pycharm也能够使用，只要把上面创建的Tensorflow环境中的解释器添加到开发工具里就可以了，下面以Pycharm为例。
打开pycharm，依次打开File-Setting–Project Interpreter，添加tensorflow下的Python解释器，如下图路径(anaconda->envs->tenfowflow->python.exe)下的python.exe：
单击选项框右边的设置按钮，选择Add local,，选择上图显示的路径的python.exe，而不是anaconda下的python.exe，然后选择这个解释器进行编译就能顺利tensorflow了。如下是添加的过程，我的之前已经添加上了，所以不再添加，只是演示一下。
至此，Tensorflow已经安装完毕，可以去体验一下其中的魅力了。
5【tensorflow-gpu安装教程】
安装教程：点击这里