win10下人工智能实验环境搭建(1)
一、安装Python
【特别注意】目前TensorFlow不支持python3.7及以上版本，所以最好直接安装python3.6版本。安装3.10后也可以再降低版本，见后续步骤。
1. 访问 https://www.python.org/downloads/Download Python | Python.orgThe official home of the Python Programming Languagehttps://www.python.org/downloads/
2. 点击下载按钮，下载安装文件
3. 双击安装文件，进行安装
4. 根据实际情况修改安装路径，然后点击install按钮
5. 安装成功
二、安装Anaconda
1. 访问 清华大学开源软件镜像站 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/2. 搜索 anaconda
3. 点击搜索结果，再点击archive
4. 根据自己的电脑配置情况，点击下载相应的版本
页面滚动到屏幕中下位置，选择最新版本下载
5. 下载完成后，双击下载的文件进行安装
根据实际情况选择安装位置
下面这个安装过程比较耗时
6. 运行anaconda
7. 点击“CMD.exe Prompt”下的Launch按钮，打开命令行界面
8. 查看版本，命令：conda --version
9. 查看所有虚拟环境，命令：conda env list
10. 创建虚拟环境，命令：conda create -n mylab python3（含义：创建名为mylab的虚拟环境，并指定pythonb版本为3）建议在安装TensorFlow之前，先创建一个虚拟环境，不同的项目可能会使用不同的模块版本，创建虚拟环境可以更方便地管理项目，各个项目可以拥有更干净的环境。
【注意】如果出现了错误提示：Collecting package metadata (current_repodata.json): failed
则把路径“Anaconda3/Library/bin ”下面的两个文件：libcrypto-1_1-x64.dll ；libssl-1_1-x64.dll，复制到路径“Anaconda3/DLLs”下，重新运行命令即可。
新创建的虚拟环境须要安装一些包，输入y以允许安装：
后续的安装过程耗时视网速而定。
这些包安装完成后，可以再使用conda env list命令查看所有虚拟环境，带星号的为当前活动环境。
可以使用命令：activate mylab激活虚拟环境
可以使用命令：conda remove -n mylab --all
三、安装TensorFlow
【特别注意】TensorFlow还不支持python3.7及以上版本，所以先将python版本降至3.6，使用命令：conda install python=3.6，然后等待提示（y/n），输入y，等待几分钟，就会提示done，这样的话，就表示python3.10已经退回到python3.6了。
1. 完成版本降低后，使用命令：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 安装CPU版的（使用命令：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 注意gpu版先装好cuda以及cudnn）
2. 测试Tensorflow环境
(1) 运行python，使用命令：python
(2) 导入tensorflow，使用命令：import tensorflow as tf
(3) 查看tensorflow版本，使用命令：print(tf.__version__)
(4) 测试语句，使用脚本：a = tf.constant(2.0); print(a)
输出显示：tf.Tensor(2.0,shape=(),dtype=float32)
表示安装成功！