Win10+tensorflow安装及学习1

1.默认已安装Visual Studio2015,因为windows版的tensoflow需要2015的运行库。

2.如果需要使用gpu加速，那么先安装CUDA8.0，然后下载cudnn5.1，解压后放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0（cuda安装目录）里相对应的lib、include和bin文件夹下即可，因为cuda在安装的时候已经默认设置好了环境变量。

3.安装python环境。windows版的tensorflow目前只支持python3.5及以上版本，为了兼容2.7.x版本的python，可以使用anaconda来管理多个python版本。

官网下载anaconda后安装（注意不要勾选设置环境变量！），打开anaconda prompt，比如我下载的是3.6版本的anaconda，那么可以使用如下命令创建2.7的python环境：

conda create --name py27 python=2.7

它会在anaconda安装目录的envs文件夹下新建一个名字为py27的文件夹，并在里面下载安装对应的解释器和依赖包，这个路径很重要，比如在使用pycharm时，需要选择对应路径下的python解释器才能正常工作。
查看所有的python环境可以使用如下命令：

conda info -e

(D:\Anaconda3) C:\Users\admin>conda info -e# conda environments:#py27                     D:\Anaconda3\envs\py27py36                     D:\Anaconda3\envs\py36root                  *  D:\Anaconda3

比如我额外创建了一个3.6和2.7版本的python环境，当前激活的环境则是带*标注的，如果我想激活/退出python2.7的环境，那么可以使用如下命令（activate/deactivate）：

activate py27

这时候再查看，2.7版本已被激活。

(py27) C:\Users\admin>conda info -e# conda environments:#py27                  *  D:\Anaconda3\envs\py27py36                     D:\Anaconda3\envs\py36root                     D:\Anaconda3

在对应的环境下，查看已安装的包：

conda list

(py27) C:\Users\admin>conda list# packages in environment at D:\Anaconda3\envs\py27:#pip                       9.0.1                    py27_1python                    2.7.13                        1setuptools                27.2.0                   py27_1vs2008_runtime            9.00.30729.5054               0wheel                     0.29.0                   py27_0

也可以用pip来管理包，用法和平常一样。关于anaconda常用的命令可以参考anaconda学习笔记

另外一种比较方便的管理python环境的方法是使用Anaconda Navigator

打开后进入如下界面

底部四个按钮可以创建、复制、导入或者删除环境，右侧则可以管理选择环境中的包。

4.安装tensorflow，进入到对应的python环境中，使用pip进行安装：

pip install tensorflow-gpu

或者安装cpu版本：

pip install tensorflow

完成后，可以测试一下是否安装成功：

import tensorflow as tf

没有报错则ok，一般问题有vs2015运行库缺失和cudnn库版本不一致，解决方法是安装对应的库。

5.安装pycharm，打开pycharm，新建一个工程进行简单测试。这里要注意的是选择安装有tensorflow的环境，具体设置是 file-setting-project:(工程名字)-Project interpreter，然后在右侧选择对应环境下（anaconda 安装目录下envs目录下对应的文件夹）的python解释器。

完成后可以写个简单的小程序测试一下：

import tensorflow as tfimport numpy as npinput1 = tf.constant(2.0)input2 = tf.constant(3.0)input3 = tf.constant(5.0)intermd = tf.add(input1,input2)mul = tf.multiply(input2,input3)with tf.Session() as sess:    result = sess.run([mul,intermd])   #一次执行多个op    print(result)

结果应该是：

[15.0, 5.0]

至此，windows下的tensorflow安装已完成。