一、 简介
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API） [2] 。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码 。
TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。
- TensorFlow是基于VC++2015开发的，所以需要下载安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 来获取MSVCP140.DLL的支持。
- 下载并安装anaconda
- 下载并安装Python编译器，以3.7X为例。
如果要安装GPU版本（有N卡，即NVIDIA显卡），需要以下额外环境：
0）有支持CUDA计算能力3.0或更高版本的NVIDIAGPU卡。
1）下载安装CUDA Toolkit 8.0，并确保其路径添加到PATH环境变量里；
2）下载安装cuDNN v6或v6.1，并确保其路径添加到PATH环境变量里；
3）CUDA8.0相关的NVIDIA驱动。
二、安装
1.检查Anaconda是否成功安装：conda --version
2.检测目前安装了哪些环境：conda info --envs
3.检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python
4.安装不同版本的python：conda create --name tensorflow python=3.7
5.按照提示，激活之：activate tensorflow
6.确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：conda info --envs
7.检查新环境中的python版本：python --version
8.退出当前环境：deactivate
三、TensorFlow安装
pip install tensorflow
验证是否安装成功：有三种方式
（1）直接在cmd中依次输入python
然后键入
import tensorflow as tf hello = tf.constant(‘Hello tensorfolw') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
结果：b'Hello tensorfolw',则安装成功。
（1）在anaconda中的applications on 中选择TensorFlow，然后launch Spyder
进入Spyder之后，输入上面的代码，然后点击run.如在console中出现如下输出b'Hello tensorfolw'，则安装成功。
（3）在pycharm中输入一下内容：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello tensorfolw')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如无误也会出现一下内容
