Windows环境下Anaconda安装并使用TensorFlow

1、首先声明的是笔者企图用TensorFlow GPU版本，需要NVIDIA显卡的支持，但是光有显卡还不够，还需要NVIDIA的CUDA平台，不安装的话会报错。当前使用的CUDA版本是8.0，与Anaconda的相关的包版本相同。

2、CUDA 8.0的官方下载地址如下：

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

由于笔者使用的是Windows环境，所以选择Windows版本下载。如下图：

3、CUDA8.0比较大，大约1.3G，下载完成之后双击运行安装即可。安装需要一段时间，不过需要注意的是，CUDA的安装过程会更改大量的底层驱动和注册表，所以会被杀毒软件拦截。安装过程中要么关闭杀软，要么时刻守在旁边给与信任，否则会安装失败。

1、接下来我们来安装Anaconda。Anaconda是一个Python开发环境和包管理平台，其提供了大量科学计算的包和依赖项，给Python开发提供了巨大的便利。首先是下载Anaconda，官方下载地址为：https://www.anaconda.com/download/ 。在网页中下载对应版本的anaconda。笔者选用的Python3.6的64位版本。如下图：

2、下载完成后双击运行安装。一路点击确定，为全部用户安装anaconda。然后，在配置环境变量的界面，仅勾选下方的选项即可。然后等待其完成安装。如下图：

3、至此，Anaconda基本安装完成，接下来我们开始配置tensorflow的运行环境。

在开始菜单中选择运行Anaconda Navigator。

4、Anaconda Navigator打开后的界面如下图，我们看到在root环境下已经有了许多的工具和框架。不过笔者比较倾向于为tensorflow单独建立一个环境。单击左侧边栏的Environments选项。

5、在开始的时候是只有一个root环境的，笔者已经建立了一个tensorflow环境，不影响后续。单击下方的“Create”按钮，创建一个任意名称的新环境，然后稍等几秒钟。如下图：

6、新环境创建完成后会有一些默认的依赖包，不必理会。在右侧主窗体上方，切换成not installed, 然后搜索tensorflow。可以看到下方会有tensorflow相关包的列表。点击勾选想要安装的tensorflow版本（笔者选用的是GPU版），然后点击apply。Anaconda就会从网络上下载对应的包了，这可能需要一段时间。

7、至此，tensorflow的开发环境基本上配置完毕了，在python命令行中执行

import tensorflow as tf

应该就不会出错了。当然，我们需要更加方便的开发工具。在Home选项卡下安装spyder.

8、点击lanch,运行spyder。开始tensorflow的开发吧。