Tensorflow教程（1）Tensorflow的下载和安装

人工智能已经成为了目前的大趋势，做为程序员的咱们也应该跟着时代进步。Tensorflow做为人工智能领域的重要工具，被普遍的使用在机器学习的应用当中。

Tensorflow使用人数众多、社区完善，因此咱们能够把学习Tensorflow做为接触人工智能的第一步，闲话很少说，咱们进入正题！

本套系列课程旨在记录我学习Tensorflow的过程，我会用更简洁的语言来与你们分享个人学习心得，全部文章我都会不间断的更新完善，文章中有不正确的地方，请你们指正，共同窗习！

1、安装Python

安装Python的方法不少，咱们能够直接在Python的官网下载符合你操做系统的Python安装包，直接安装便可：

https://www.python.org/downloads/

但对于零基础学习Tensorflow的朋友来讲，tensorflow和opencv、numpy等第三方库都有着依赖关系，未安装第三方库或版本不正确都会致使tensorflow没法安装，因此我仍是建议你们使用Anaconda来安装python集成环境。

什么是Anacoda?

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，安装Anaconda之后，不再用担忧安装tensorflow会踩到无数的坑。

一、安装Anacoda

Anacoda的下载地址是：

https://www.anaconda.com/distribution/

个人操做系统是Windows 64位，因此下载“64-Bit Graphical Installer”。

下载完成后，双击开始安装，选择程序安装路径

在这里要注意一下，记着勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”，将Anacoda的路径自动配置到环境变量中，虽然安装完成后也能够手动添加，但这里能够一劳永逸，避免出现未知的一些错误。

好了，点击“Install”静等安装完成吧！

安装完成后，终端输入：

conda --version

若是输出conda的版本号，那就说明Anacoda安装成功！

二、建立Anacoda虚拟环境

直观的来讲，Anacoda就像一个VMware（虚拟机），虚拟机安装好之后，就须要安装操做系统！因此咱们开始建立一个适合使用tensorflow的python环境吧。

咱们建立一个叫tensorbase的虚拟环境，此环境使用3.6版本的python，打开终端输入建立虚拟环境的命令：

conda create -n tensorbase python=3.6

输入y，而后回车等待安装！安装成功后，咱们可使用命令查看全部可用的虚拟环境：

conda env list

2、安装tensorflow

 在终端中执行命令切换到咱们新建立的虚拟环境中：

activate tensorbase

而后咱们就可使用python提供的pip工具来安装tensorflow了，在安装以前，咱们先把pip的源更换为国内镜像， 在终端执行命令：

更换为清华的源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

源更换成功后，开始安装tensorflow，在终端执行命令：

pip install tensorflow==1.4

注：因为个人cpu不兼容1.5及以上的版本，因此我指定安装了tensorflow的1.4版本，之后的课程也以1.4版本为标准来说解。

tensorflow分为cpu版和gpu版，我这里安装的是cpu版本，由于tensorflow不支持个人GPU！想要安装GPU版的tensorflow，还需安装CUDA和cuDNN，在这里就不详细介绍安装方法，但若是你想知道tensorflow是否支持你的显卡，能够经过下面的网址查看支持 CUDA的GPU卡：

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

等待安装完成后，咱们验证一下tensorflow是否安装成功，终端输入命令：python进入编辑器，而后输入：

import tensorflow as tf

若是没有报错的话，说明tensorflow1.4版本安装成功！若是出现相似于下面的错误，那就说明你的CPU没法兼容当前版本的tensorflow，你能够安装老版本的tensorflow的解决这个问题。

ImportError: DLL load failed with error code -1073741795