筆者之前在學習TensorFlow，也在自己的筆記本上完成了安裝，在PyCharm中進行學習。但是最近為了使用python的科學計算環境，我把之前的環境解除安裝了，並用Anaconda重新安裝了TensorFlow，由於自己的筆記本已經很舊了，顯示卡不行，所以這裡介紹一下cpu版本的安裝方法和自己遇到的一些坑，截圖甚多。

這裡直接上乾貨：

1.安裝Anaconda

選擇相應的Anaconda進行安裝，下載地址點選這裡，下載對應系統版本的Anaconda，官網現在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。筆者安裝的是4.3.0版本的。 

就和安裝普通的軟體一樣，全部選擇預設即可，注意勾選將python3.6新增進環境變數

這樣Anaconda就安裝好了，我們可以通過下面的命令來檢視Anaconda已經安裝了哪些包。 
執行 開始選單->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：

conda list

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可以看到已經安裝了numpy、sympy等常用的包。

2.安裝Tensorflow

TensorFlow目前在Windows下只支援Python 3.5版本。

（1）開啟Anaconda Prompt，輸入清華倉庫映象，這樣更新會快一些： 

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set
 
 show_channel_urls yes

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（2）同樣在Anaconda Prompt中利用Anaconda建立一個python3.5的環境，環境名稱為tensorflow ，輸入下面命令：

conda create -n tensorflow python=3.5

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執行 開始選單->Anaconda3—>Anaconda Navigator，點選左側的Environments，可以看到tensorflow的環境已經建立好了。

（3）在Anaconda Prompt中啟動tensorflow環境：

activate tensorflow

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注：當不使用tensorflow時，關閉tensorflow環境，命令為：deactivate

（4）安裝cpu版本的TensorFlow

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

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注：這裡沒有介紹GPU版本的安裝方法，GPU版本需要安裝cuda8+cudnn5，如需要的請搜尋其他博文。

這樣tensorflow cpu版本就安裝好了。

（5）測試tensorflow 
在Anaconda Prompt中啟動tensorflow環境，並進入python環境。 
 
測試程式碼如下:

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

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執行結果： 

3.其他問題

或許到這裡我們並沒有滿足，我們在Anaconda自帶的ipython 和Spyder中import tensorflow的時候一直失敗，提示 No module named ‘tensorflow’，如下圖，那是因為我們沒有在tensorflow的環境下開啟它們。

為了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow，我們需要在tensorflow的環境中安裝這兩個的外掛。

開啟Anaconda Navigator，選擇Not installed，找到 ipython和Spyder並安裝，筆者這裡已經安裝好，所以在這個頁面沒有顯示。 

切換到installed，可以看到兩個都已經安裝好，其實可以按照自己的需要安裝。下圖顯示已經安裝好的Spyder: 

安裝好外掛後，我們需要測試一下。

在Anaconda Prompt中啟動tensorflow環境，並執行ipython，import tensorflow發現成功: 

同樣，在Anaconda Prompt中啟動tensorflow環境，並執行Spyder，等一會兒後會啟動Spyder IDE，import tensorflow 同樣成功: 
 

注意：一定要啟動tensorflow 環境下的Spyder才可以import tensorflow，不要去開始選單執行Spyder，在那裡是無法執行的，如：