tensorflow由于谷歌的原因，不同的版本有时候改动比较大，所以决定好自己想使用的版本后就不要轻易更改，免得后续移植程序的时候出现很多错误。

本文以及后续文章关于tensorflow的学习和开发选在windows 10 平台上，使用python。不管是python还是tensorflow，网上都有很多安装方式，但是最简单快捷的应该是使用Anaconda。使用Anaconda管理环境最清晰和高效。

tensorflow-cpu： tensorflow-1.2.1，python3.6。

tensorflow-gpu:　tensorflow-gpu1.1.0，python3.5，cuda v8.0，cudnn v5.1。

1.Anaconda的安装

1.1 下载安装

Anaconda是国外的软件，直接去官网基本不能下载。

使用清华的镜像站下载：清华大学开源软件。

同时清华还有帮助说明：镜像使用说明。

点击下载合适自己电脑版本的Anaconda。本文以及后续使用的为win_10 64位系统，下载版本如下图所示：

安装完毕过后，默认使用环境为root，python版本为3.6。

1.2 配置使用

进入软件，如图打开Terminal，配置清华镜像源。参考网站。

输入以下命令，设置清华镜像源：

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

2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

3 conda config --set show_channel_urls yes

2.tensorflow-cpu 1.2.1的安装

打开软件：

搜索框输入tensorflow，然后直接选择tensorflow安装就是。(注意别选成tensorflow-gpu版本了)

3. tensorflow-gpu 安装

tensorflow-gpu目前应该是只支持python3.5，因此需要安装python3.5的安装环境。同时还需要安装cuda、cudnn这两个关于显卡用于机器学习的驱动/库(我分不清楚)。

3.1 安装python3.5

打开terminal，输入：

1 conda create --name python35 python=3.5

或者在软件中操作，注意选择python3.5版本：

然后点击生成的python35，即可进入python 3.5的使用环境。

3.2 安装tensorflow-gpu

在python35环境下，搜索框输入tensorflow，然后直接选择tensorflow-gpu安装就是。(注意别选成tensorflow版本了)

4.vc_redist的安装(不一定是必须的，但是反正装了吧)

官网下载地址，根据自己的机型，注意32和64位的区别。

5. cuda和cudnn的安装

注意tensorflow-gpu的版本，比如1.1.0和1.2.1所需要的cuda和cudnn的版本号是不同的。

tensorflow-gpu 1.1.0对应的是cuda 8.0和cudnn 5.1。下载地址，在官网中搜索想要的版本下载。

6.完

一个python环境下，tensorflow只能在cpu或者gpu中选一种安装。但是可以新建python环境，在不同环境下，使用两种tensorflow。

2018-02-01 21:03:41