TensorFlow简介

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。

TensorFlow名字的由来

其命名来源于本身的原理，Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“TensorFlow”的原因。

数据流图

数据流图用“节点”(nodes)和“线”（edges）的有向图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以运输“size可动态调整”的多维数组，即“张量”（tensor）。一旦输入端所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行计算。

TensorFlow特性

• 高度的灵活性： TensorFlow不是一个严格的“神经网络”库。只要你可以将你的计算表示为一个数据流图，你就可以使用TensorFlow；
• 可移植性：Tensorflow可以运行在台式机、服务器、手机移动等设备上。而且它可以充分使用计算资源，在多CPU和多GPU上运行；
• 多语言支持：Tensorflow提供了一套易用的Python，使用接口来构建和执行graphs，也同样提供了一套易于C++使用的接口（目前训练神经网络只支持python，C++接口只能使用已经训练好的模型）；未来还会支持Go、Java、Lua、Javascript、R等；
• 性能最优化：TensorFlow给予了线程、队列、异步操作等最佳的支持，TensorFlow可以把你手边硬件的计算潜能全部发挥出来，它可以充分利用多CPU和多GPU；

Anaconda简介

Anaconda是一个科学计算包，包含了一个Python二进制分发包、很多Python科学计算类库（总计超过720个开源类库）、以及一个方便的包管理器工具来下载其他类库。

Python的大部分扩展包都集成在Anaconda里，因此只需要装这一个东西就行了。声明本文是在Windows下进行的CPU版本的安装：

1)tensorflow的1.0版本以后才支持Windows下的安装；之前的版本都是在Linux、Mac下进行安装；

2)目前TensorFlow在Windows下只支持Python 3.5版本；

3)在Windows7和Windows10下的安装是一样的步骤；

4)windows下安装tensorflow一般需要借助第三方软件Anaconda；

下载Anaconda

为了方便起见，还是用的Anaconda包一次性安装所有Python的常用库。Anaconda下载地址为：Download Anaconda Now!

点击下载页面的“zippedWindows installers”：

在页面选择Anaconda3-4.2版本（对应Python3.5版本），如下图：

下载完的Anaconda是一个可执行文件，如下图：

安装Anaconda

直接一路确定即可安装，不过中间有一个选择的是对单个用户还是对所有用户，一般我们都是一台电脑自己用，所以对于选择哪个选项都一样。

安装过程如下：

将Anaconda添加到环境变量内：

安装完后，要到这台电脑-属性-高级系统设置-环境变量里，查看Path里是不是含有Anaconda，如果没有的话要补上，如下图：

环境变量验证

设置完环境变量，点开始—运行—输入：cmd，如下图：

弹出黑框，检查Python是否已经导入，如果没导入的话要重启电脑：

输入python，回车，弹出如下对话框，显示Python的版本信息：

TensorFlow安装法1

添加Anaconda镜像

第一次安装的时候，下载的是Anaconda3 4.3版本，对应的Python为3.6版本；但是在源码编译的时候报错较多，后面就卸载选择安装Python3.5版本了。

在Anaconda程序列表中打开Anaconda Prompt，以下的命令都是在Anaconda Prompt下输入的；

使用清华大学的官方Anaconda镜像，命令如下：

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

设置Python3.5环境

conda create -n tensorflow python=3.5 

注：window版本的tensorflow只支持python3.5，因为官方就那么说，这里必须用python3.5的环境，否则后续激活、安装会出错。

激活TensorFlow

activate tensorflow

输入后，前面出现<tensorflow>表示已进入tensorflow：

安装TensorFlow

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

安装界面如下：

TensorFlow安装法2（简单）

卸载之前安装的版本后，再次使用法1的方法安装，会提示Anaconda镜像已存在，无法激活TensorFlow，故使用如下方法也安装成功；在Anaconda程序列表中打开Anaconda Prompt： 

直接输入如下命令进行安装：

pip install tensorflow

安装完后显示：

所以说这么多大家应该就明白了吧，如果你用的是Python3.5的话你就可以直接pip安装，不需要什么虚拟的东东，毕竟Python官网的pypi是有TensorFlow的。

检验TensorFlow是否可用

在环境下，输入Python：

输入如下代码：

结果如下：

再次输入a、b值，计算和：

结果如下：

关闭TensorFlow

deactivate tensorflow