由于学校项目要求，最近正式拥抱深度学习领域，久闻tensorflow大名，于是正式入坑安装，但没想到这是一切苦难的开始。特此记录一下，避免之后换电脑又跳入深坑。

安装tensorflow 1.13 cpu版

Anaconda

根据《tensorflow实战》的推荐，可以先安装Anaconda.它是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。安装anaconda可以一步将tensorflow所需环境安装完成。

安装最新版anaconda，在当前（2019年3月）是python 3.7 版本。安装过程属于直接无脑下一步的过程，其中当你遇到如下对话框时，请勾选添加环境变量（无视那个红字），不然，你只能选择自己在高级系统设置中添加环境变量了。

手动添加环境变量需添加以下路径。

在安装完成后，对话框会提醒你是否安装VS code，在此时安装的话，它会自动将anaconda的环境加入到python路径下，可以直接debug调用，但使用tensorflow还需要调整。安装完成后，win+R输入cmd打开控制台，进行真正的tensorflow安装。

tensorflow 1.13

输入指令：

conda create -n tensorflow python=3.7

python版本可以是最新版本
它会在conda安装目录envs文件夹下生成一个与计算机环境隔离的python版本为3.7.x的环境(不一定与anaconda一致)tensorflow，方便处理之后的错误。由于该环境与与系统环境隔离所以需要重新安装一些文件，询问时输入y（隔离的情况下有个好处，你可以安装之前的python版本）

国外源速度慢，可使用以下指令更新源再次create：

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

输入以下指令以激活新环境：

conda activate tensorflow

激活后进入一下界面

此界面下输入：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

等待安装即可，没有–ignore-installed，如果某库文件不是最新版，可能会卸载它重新安装。

当你使用低版本的python时，可能出现以下问题：

这是由于pip版本过低引起的，使用以下命令后重新安装即可：

python -m pip install --upgrade pip

进入python，输入以下代码：

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

没有报错即可。注意，不要在envs的tensorflow文件夹下测试，会出现找不到模块的错误，因为你的tensorflow函数库就在该文件夹下。

VS code测试

如果现在直接使用vscode运行tensorflow,大概率出现找不到tensorflow模块的问题，通过文件>>首选项>>设置，打开以下界面

右上角{ }修改为以下代码即可使用：

{
“python.pythonPath”:”C:\Users\wuzb\Anaconda3\envs\tensorflow”
}

若出现纠错功能缺失，会提示安装flake8或pylint,及时安装,其他错误可自行看网络。