人工智能环境配置 -----TensorFlow安装教程(网上其余教程不好使可以参考一下)

前言

这里会直接开始TensorFlow的安装与简易使用，里边的一些操作如果有疑惑的话，可以看一下我的这边文章:人工智能实战篇之----- 环境配置与使用

下载TensorFlow可以说是又一个每一步都是坑的过程。用来网上很多教程都没有安装成功，因此献上这篇文章给予和我一样遇到麻烦网上其余安装教程没用感到苦恼的伙伴。

TensorFlow安装

1. 我们用anaconda创建虚拟环境的时候一定要指定python的版本否则的话会默认将本地中的python环境来进行配置，这样就没有起到隔离的作用了。
2. 建议使用anaconda里边的图形化界面来创建虚拟环境，用命令行的话出现了n多个错误还解决不了。
3. 在创建虚拟环境的时候的时候选择python3.6版本
   
4. 如果上边创建虚拟环境有误的话那么就查看一下anaconda的环境变量配置了没有。具体可以参考这篇文章：Windows环境下anaconda新建environment时报错–Multiple Errors Encountered
5. 安装好虚拟环境之后，在图形界面中搜索tensorflow。选择好版本，我选择的是2.9.1如下边第二张图，这不过在安装包之后自己显示了1.2.1版本
6. 到这一步我们就算是安装好tensorflow了。

tensorflow简易使用，以及如何用jupyter打开

1. 打开anaconda prompt ，使用 conda env list查看都有哪些虚拟环境，可以看到我们成功安装好了虚拟环境
2. 使用activate tensorflow ,tensorflow是创建的虚拟环境名，按照你创建的来输入。
3. 可以使用命令行来移到自己工作的目录下，如我的是d: ArtificialPython\TensorFlow
4. 在这里我们可以使用 jupyter notebook使用jupyter在当前虚拟环境中编程，如果使用该命令出现如下错误
   可以使用pip install --force-reinstall MarkupSafe==2.0 将该包的版本进行调整，详细参考：更新anaconda之后打不开jupyter notebook显示错误ImportError: cannot import name ‘soft_unicode‘ from ‘markupsafe‘
   
5. 在jupyter 中检验安装的tensorflow是否能正常使用

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
 
a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)