這是一系列在閱讀TensorFlow實戰Google深度學習框架（第2版）的筆記及實踐

大多教程都是重新虛擬出一個環境，原有環境就可以支援為什麼還要重建一個新的環境，如果以後遇到坑了更新解釋。

在原有基礎上安裝tensorflow

• 用管理員許可權開啟Anacoda Prompt

• 安裝tensorflow(不加標註預設cpu，ls的python版本3.6，實測可行)

pip install tensorflow

• 測試同下一章的例程測試

import tensorflow

出現以下警告：
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from ‘float’ to ‘np.floating’ is dep

重新虛擬出一個環境安裝tensorflow

安裝

• 用管理員許可權開啟Anacoda Prompt
• 虛擬出一個環境，這裡將虛擬環境命名為tensorflow，其他也行

conda create -n tensorflow python=3.5

• 進入（啟用虛出來的環境）

activate tensorflow

• 安裝tensorflow

pip install tensorflow

• 退出環境

deactivate  

測試

import tensorflow as
 
 tf
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([1.0,2.0],name="b")
result=a+b
sess=tf.Session()
sess.run(result)

[output]:array([2., 4.], dtype=float32)

其中有這樣一句警告：

2018-03-13 16:12:14.514866: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140]
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

大致的原因就是說：tensorflow覺得你電腦cpu還行，支援AVX（Advanced Vector Extensions），運算速度還可以提升，所以可以開啟更好更快的模式，但是你現在用的模式相對來說可能不是那麼快，所以這個其實並不是存在錯誤，所以如果不嫌當前的模式慢就忽略掉這個警告就好了。
http://blog.csdn.net/CliuGeek/article/details/78836598
解決方法：
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037