再說一句：本文為那些想要搭建tensorflow的童鞋提出可行方案，只想以博主慘痛的經歷為你們填好不必要的坑，讓你們輕裝上陣，將重點放在後面的學習中。
注意版本，現在實在最穩定的應該是4.3.0的anaconda，它自帶python3.6
然後安裝也就灰常簡單啦!
現在我們開啟終端，輸入conda - -version
我們看到版本是4.3.8
在終端輸入 conda create - -name tensorflow python=3.5.2，我這裡使用的是3.5.2，你可以隨意選擇
然後，一馬平川的安裝好了。
3）看到這裡，心裡有點小雞凍，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，看到這裡，你已經將準備工作做好了。
4）你可以退出當前環境：deactivate tensorflow
5）當然，你可以對tensorflow環境進行切換：activate tensorflow，你還可以檢視當前python版本
想腫麼玩就腫麼玩，看到這，你的anaconda安裝以及tensorflow準備工作已經圓滿完成（此處應該有掌聲！！！）
ps：可以看出此時的python版本是我們之前安裝的3.5.2，而不是anaconda自帶的3.6，這點是至關重要的，請確保你的python版本。
強調：這裡是windows下的基於anaconda的tensorflow安裝（博主用的是w7）
由於博主簡陋的筆記本，我選擇cpu版的tensorflow進行安裝。
1）方式一：選擇官方文件的安裝
pip install –ignore-installed –upgrade
如果這裡會報錯的話，就選擇一下一種方式
2）方式二：pip install tensorflow
上面的意思大概是請求超時的原因，不過，各位小夥伴如果遇到這個問題不要緊張，每次遇到這種問題時，重新輸入上面的指令：pip install tensorflow
3）等待大概三分鐘，你會看到這些資訊：
緊接著：
4）看到successfully installed，博主真是淚流滿面，你可以輸入python，檢查一下版本是否是3.5.2
1）很多童鞋安裝到這，以為自己以及成功的安裝了tensorflow，事實上，你確實以及成功安裝了tensorflow，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
2）然後你興致勃勃的開啟spyder準備寫你的hello tensorflow,忽然蹦出的錯誤讓你措手不及。
所以你需要執行tensorflow環境下的基於python3.5.2的spyder，這也是博主最為頭痛的乙個地方，因為為了這一點，博主沒少花時間去查閱資料。
3）安裝tensorflow環境下的spyder外掛程式
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。
點選anaconda prompt-python，在這：
輸入activate tensorflow，匯入import tensorflow as tf，檢查python版本
所以，你需要切換到tensorflow下面，然後再安裝spyder，你還可以選擇安裝qtconsole，notebook，或者orange。
注意，我這裡是已經安裝過的（博文是安裝後在寫的），你首次安裝時應該是install
4）激動人心的hello tensorflow
開啟spyder，寫下我們第乙個hello 。
控制台中那久違的字串讓博主熱淚盈眶。
5）配置不同python環境以及外掛程式
很多童鞋在寫機器學習演算法時，習慣於用很穩定的python2.7，或者其他版本的python，anaconda允許你建立不同環境的python以及外掛程式。
點選environment，下面有create按鈕，點選進入，可以配置新的python環境，你可以明顯看見我這裡早已配置了python2.7
接下來，你也可以仿照前面的步驟，為新python配置一些ide，這會大大方便我們的編寫。
花了將近滿滿的一天時間，中午點了份外賣，就這樣和著我的冰鎮可樂一直乾到了深夜，windows下的安裝讓我叫苦連天（亞麻跌，亞麻跌），不過，最後感謝各大網友和csdn論壇的朋友給我提供的資訊，讓我成功的完成了野生版的tensorflow安裝，寫這篇部落格，希望你們能夠較為順利的安裝，並把時間精力省出來，重點關注後面的tensorflow內容。想跟博主一起進步的，歡迎私信哦。
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