python2.7安装tensorflow,python3.8安装tensorflow
本节将介绍如何在不同的操作系统(Linux、Mac和Windows)上安装TensorFlow 1.3。
首先，了解安装TensorFlow的必要要求。TensorFlow可以基于原生pip、Anaconda、virtualenv和Docker安装在Ubuntu和macOS上。对于Windows操作系统，可以使用原生pip或Anaconda。
Anaconda适用于这三种操作系统，安装起来也很简单。在同一系统上维护不同的项目环境也很方便，所以本教程将基于Anaconda安装TensorFlow。
Windows 10，Anaconda 3，Python 3.5，TensorFlow GPU，CUDA toolkit 8.0，cuDNN v5.1，NVDIA GTX 1070
windows 10/Ubuntu 14.04/Ubuntu 16.04/MAC OS Sierra、Anaconda 3、Python 3.5、TensorFlow(CPU)
TensorFlow安装准备
TensorFlow安装要求系统上安装Python 2.5或更高版本。教程中的例子是基于Python 3.5 (Anaconda版本3)设计的。为了安装TensorFlow，首先要确保您已经安装了Anaconda。您可以从网站(https://www . continuum . io/downloads)下载并安装Anaconda for Windows/macOS或Linux。
安装完成后，您可以在窗口中使用以下命令来验证安装：
康达版本
安装了Anaconda，接下来就是决定是安装TensorFlow CPU版还是GPU版。几乎所有电脑都支持TensorFlow CPU版本，而GPU版本则要求电脑拥有CUDA计算能力3.0以上的NVDIA GPU显卡(台式电脑最低配置为NVDIA GTX 650)。
与GPU相比，中央处理器(CPU)由4 ~ 8个内核组成，针对顺序串行处理进行了优化。图形处理器(GPU)具有大规模并行架构，由数千个更小、更高效的内核(大约数千个)组成，可以同时处理多个任务。
TensorFlow GPU版本需要安装Cuda Toolkit及以上版本，NVDIA [R]驱动和cuDNN v3及以上版本。Windows还需要一些附加的DLL文件。读者可以下载所需的DLL文件或安装Visual Studio C。
另一件需要记住的事情是，cuDNN文件需要安装在不同的目录中，并且您需要确保这些目录在系统路径中。当然，你也可以将CUDA库中的相关文件复制到相应的文件夹中。
TensorFlow安装详情
在命令行中使用以下命令创建conda环境(如果使用Windows，最好在命令行中以管理员身份执行):
conda create-n tensor flow python=3.5
激活conda环境：
该命令应提示：
根据要在conda环境中安装的TensorFlow版本，输入以下命令：
在命令行中输入python，并输入以下代码：
输出如下所示：
命令行禁用conda环境(Windows调用deactivate命令，MAC/Ubuntu调用source deactivate命令)。
TensorFlow安装流程解读与分析
TensorFlow是使用Google wheel standard分发的，它是一个ZIP文件，带有。whl后缀。Python 3.6是Anaconda 3的默认Python版本，没有安装轮子。在写这篇教程的时候，Python 3.6支持的轮子只针对Linux/Ubuntu。所以在创建TensorFlow环境时，这里指定了Python 3.5。然后新建一个conda环境，命名为tensorflow，安装pip、python、wheel等软件包。
创建conda环境后，调用源activate/activate命令来激活环境。在激活的环境中，使用pip install命令安装所需的TensorFlow(从相应的TensorFlow-API URL下载)。虽然有Anaconda命令用康达forge安装TensorFlow CPU，但是TensorFlow还是推荐pip安装。在conda环境中安装TensorFlow后，可以将其禁用。现在可以执行第一个张量流程序了。
当程序运行时，您可能会看到一些警告(W)消息和提示(I)消息，最后是输出代码：
欢迎来到令人兴奋的深度神经网络世界！
恭喜您，您已经成功安装并执行了第一个TensorFlow代码。在下一节中更深入地阅读代码。
进一步阅读
此外，您还可以安装Jupyter笔记本：
安装python:
巨蟒ipython
安装nb _ conda _内核：
conda安装通道=conda-forge nb_conda_kernels
启动Jupyter笔记本：
jupyter笔记本
提示：这将打开一个新的浏览器窗口。
如果已经安装了TensorFlow，可以调用pip install - upgrade tensorflow进行升级。
此外，您可以通过以下URL找到有关TensorFlow安装的更多信息：
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