【TFBOYS教程】Win10下基于Anaconda3的TensorFlow1.4安装（避坑小指南）

一、引言

能够找到这篇文章的读者想必对Tensorflow也有所了解了，这里也就不赘述Tensorflow是干嘛的了。
作为一个TFBOY（TensorFlow Boy），笔者也算有一定经验了。尽管目前也有很多Win环境下Tensorflow的安装教程，但大多都是早期版本的教程。笔者也就萌生了写一篇目前最新版本1.4（正式版）的安装教程的想法。 自打Tensorflow开始支持Windows以来，便有不少人开始了在Win环境下使用TF进行机器学习（Machine Learning）等相关的学习和研究。
笔者较早的时候就在Win下搭Tensorflow了，当时的安装过程中总是遇到各种各样的问题（坑）。这篇文章也是给刚接触Tensorflow并想在Windows下使用这一工具的人的避坑小指南。

二、安装环境的准备

注：

系统必须是64位！系统必须是64位！！系统必须是64位！！！

（重要的事情说三遍——尼采）

必须是支持CUDA的N卡才可以安装Tensorflow的GPU版！

Tensorflow1.4的GPU版必须要CUDA Toolkit 8.0和cuDNN v6（我都提供了，不必再去官网下载。当然，你不装GPU版的话就忽略下文中与之相关的）

Python版本最好是3.5及以上（我提供的Anaconda5.0.1里包含了Python3.6.3）

本文涉及到文件地址的均是默认你选择了默认安装！

1、 Windows 64位的系统。最好是Win10 64位，因为其他系统我没试过，会不会出问题我也不太清楚。

2、 Anaconda3 这个可以去官网（https://www.anaconda.com/download/）下载，但没有科学上网的话下载会很慢很慢；所以还是用我附上的文件里的吧！！！（附件在本章末尾，重要的事我会打三个感叹号！！！）具体的安装方法我就不赘述了，网上一搜一大把。但安装时最好选择把Anaconda加到Path里。Anaconda包含了很多Python中机器学习需要的库，当然也包含Python。

3、安装CUDA Toolkit 8.0。基本上默认安装一直点下一步就OK了。

4、安装cuDNN v6。解压 cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip 后复制cuda文件夹下的三个文件夹（bin、include、lib）到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 下粘贴合并，之后加入到Path环境变量中！！！地址在下面，方便手残党复制粘贴。（这一步非常重要，不会添加环境变量的自行度娘）

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\includeC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

5、验证CUDA的安装，在命令行输入 nvcc -V ，如果安装成功的话它会显示你的CUDA版本（如下图）

nvcc -V

附件链接：https://pan.baidu.com/s/1bN8pxc 密码：ouly

三、Tensorflow的安装

1、Anaconda

创建环境。这里你可以选择创建或不创建。

不创建的话，你的Anaconda默认的环境是 root
在Anaconda Prompt中通过命令激活环境。

activate root

如果你在安装的时候就把Anaconda加入了系统环境变量里了，不用激活也可以。

创建的话，这个过程会比较慢，通过 conda create -n ‘name’ 来创建， python = 3.x 可以指定该环境下Python的版本。如下所示

conda create -n tensorflow python=3.6activate tensorflow

一般，直接使用默认的root环境即可。你可以在Anaconda Navigator中，点击左侧的Environments，管理已经创建好的环境。

2、安装Tensorflow

CPU版

在Anaconda Prompt中激活你的环境之后，通过pip安装（官方的那个pip安装实在是太慢的，不如用这个镜像快）

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

GPU版

同上，只不过命令后面多了个 ‘-gpu’

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu

四、你的第一个TensorFlow程序

现在，你已经安装好了Tensorflow，是不是迫不及待的想要来一个“Hello World！”了！同时也是对你安装是否成功的一个测试。
在Spyder或者其他IDLE中输入以下代码保存并运行。笔者这里就用VS Code演示吧！（因为好看！好看就是王道！！！）
注：一定要在Python下运行

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