安装tensorflow：mac + anaconda + tensorflow + jupyter

一、工具

1. anaconda

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

• packages 管理：可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。
• 虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。

2. Jupyter

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。

二、安装 tensorflow

在 tensorflow 官方文档中，tensorflow 支持 Virtualenv，pip，Docker、从源代码安装、使用 Anaconda 进行安装。使用 Anaconda 管理python环境比较简单、方便。下面记录下使用 Anaconda 安装 tensorflow 的过程。

1. 按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda。
2. 通过调用以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境：(当前支持的python最新版本为3.6)
   conda create -n tensorflow pip python=3.6
3. 激活 conda 环境：
   source activate tensorflow
4. 在 conda 环境中安装 TensorFlow：
   pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL
   其中 TF_PYTHON_URL 是 TensorFlow Python 软件包的网址。
   例如，以下命令将在 Python 3.6 环境中安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本：
   pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.8.0-py3-none-any.whl

5. 在 anaconda 中安装 jupyter
   

   打开 anaconda 中，切换到 Environments 标签，可以看到当前已安装的环境列表：
   
   切换到 Home 标签，选中 tensorflow 环境，可以看到下面列出可以安装的应用列表，其中包含了要安装的 jupyter，点击 install 即可安装 。安装完成后 install 按钮就变成了 Lauch。
6. 验证 tensorflow 是否以正确安装。
   通过在 jupyter 中运行一个简短的 TensorFlow 程序来验证。
   启动 jupyter 有两种方式：

• 通过 anaconda：在刚安装的 jupyter 中点击 launch，即可打开 jupyter 浏览器页面
• 通过终端：

1. 激活 tensorflow 环境：source activate tensorflow
2. 启动 jupyter：juyter notebook

在 jupyter 中新建一个python 文档，输入下面的测试代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello)) 

Control + Enter 运行，如果输出 Hello, TensorFlow!，那么就可以尽情享用TensorFlow 了。

image.png