本次安裝是按照部落格TensorFlow在window下的安裝進行的，只是在安裝的過程中存在一些細微的差別，特此記錄一下。

1.Anaconda的安裝與相關配置

1.1 tensorflow是基於python指令碼語言，本次是基於Anaconda來進行安裝的，需要先安裝Anaconda並配置好環境變數。由於此前博主已經安裝好了Anaconda,在此關於Anaconda的安裝就略過了。

在cmd中，輸入conda --version,

可以看到版本是4.4.10。

 1.2 由於tensorflow最合適的版本是python3.5，所以我們不能使用Anaconda自帶的3.6版本，這裡我們需要下載3.5版的python。

在cmd中，輸入 conda create --name tensorflow python=3.5.2，這裡使用的是3.5.2，當然還可以選擇其他的版本。

1.3 按照提示，啟用tensorflow環境：activate tensorflow

它前面的括號代表當前環境為tensorflow。

1.4 在當前環境為tensorflow時，可以檢視當前python版本。

1.5 退出當前環境：deactivate。

至此，你的tensorflow準備工作已經完成。

2.安裝TensorFlow

這裡是window下的基於Anaconda的TensorFlow安裝（博主用的是win8，此處選擇cpu版的TensorFlow進行安裝）。

在tensorflow環境下，輸入pip install tensorflow。

在程式執行過程中，可能會存在請求超時的錯誤，如果遇到這個問題，就重新輸入上面的指令：pip install tensorflow。博主也就遇到了十來次吧。

看到Successfully installed，說明安裝成功了。

3.python版本在Anaconda和pycharm中的配置

3.1 當完成以上安裝後，開啟你的Anaconda資料夾，在envs資料夾下你可以看到tensorflow的環境已經加入。

3.2 此時匯入tensorflow，會報錯誤：ModuleNotFoundError:No module named 'tensorflow'。這是因為你此時的python環境是3.6的，明顯是Anaconda自帶的，而tensorflow需要的環境是python3.5.2。所以你需要執行TensorFlow環境下的基於Python3.5.2的Spyder。

3.3 安裝TensorFlow環境下的Spyder外掛

首先，你需要進入Anaconda Prompt ——python裡面，然後啟用TensorFlow，匯入TensorFlow,最後還可以確認你的python版本。步驟如下：

點選Anaconda Prompt，

輸入activate tensorflow，匯入import tensorflow as tf，

接著，進入Anaconda Navigator（開始選單->Anaconda 3->Anaconda Navigator），注意，現在的Application欄是root，也就是Anaconda的根，此時的環境是Python 3.6。

所以，你需要切換到TensorFlow下面，然後再安裝Spyder,還可以選擇安裝qtconsole，notebook等。

安裝完成後，可以寫下第一個hello,TensorFlow

由於開啟Spyder時，顯示python 已停止工作，要轉到pycharm上來實現。

3.4 在pycharm中匯入tensorflow模組時，現在的環境是python3.6，此時需要在pycharm中配置一個python3.5.2的環境。

可以新增一個虛擬環境，環境為pyhton3.5，並在該虛擬環境python編譯器下安裝tensorflow包。

至此可以看出tensorflow包已經在該環境下成功安裝（注：只是經過博主的幾次設定，此時的環境是python3.6，而不是python3.5，捂臉……此時已可以正常呼叫tensorflow包，就不再深究版本問題。）

3.5 現在想在pycharm裡匯入以tensorflow為基礎的kreas包，

此時的keras是以Theano為基礎的，而我們想把它改為以tensorflow為基礎的kreas包。就要找到 keras.json檔案，把backend的取值由theano改為tensorflow，

此時再輸入import keras

至此，tensorflow在windows下的安裝就完成了。