本指導只針對windows 平臺的CPU版的TensorFlow安裝，GPU版本的安裝不在本文範圍之內

       TensorFlow安裝說明：官方提供了多種安裝途徑，本文說明的安裝方式為基於anconda平臺，線上進行安裝。因TensorFlow需要依賴一些庫，因此強烈建議在具備上網的環境下，基於anconda進行線上安裝，可以避免在入坑的道路上減少極其缺乏的自信心。

本文目錄：

1:環境資訊配置
2:安裝步驟
3:錯誤說明

1:環境資訊配置

windows環境：win7 64/win10 64

anconda環境：本文采用最新版anconda，也許對應的python版本為3.6乃至以後更新至更高版本，但需注意的是，目前TensorFlow不支援32位python！！！請務必下載64位anconda。

TensorFlow版本：目前最高版本為1.8.0版本，官方說明支援python3.6，在部分win10/win7/64的膝上型電腦上成功安裝，但在部分電腦上卻頻頻報錯，網路上多數經驗為基於python3.5版本的TensorFlow -1.1.0，也是較為穩定的一個版本，若下載了3.6乃至更高版本的python，並不需要解除安裝重新下載3.5版本的anconda，只需要建立3.5的python環境即可,但為避免滋生其他問題，最好直接安裝所需的python版本。

2:安裝步驟

1-安裝anconda，選擇64點陣圖形安裝

2-安裝完畢後，開啟anconda prompt

3-輸入conda info -e 檢視當前環境資訊（新安裝的anconda應只有root，TensorFlow是我後來安裝的）

4-輸入python --version 檢視python版本資訊

5-輸入conda create --name tensorflow 建立TensorFlow環境（若想建立指定python版本的環境，如python3.5.2，可輸入 conda create --name tensorflow python=3.5.2）

當然也可以直接在root環境中直接安裝TensorFlow，若在root環境中按照，則無需此步驟，直接進行7步驟

6-輸入activate tensorflow 由root環境切換至TensorFlow環境

7-輸入pip install tensorflow 安裝TensorFlow（若需要指定版本的TensorFlow可以這樣寫：pip install tensorflow==1.1.0，若不指定TensorFlow版本號，預設會下載最高版本的TensorFlow，因國內網路原因，部分時候下載速度會異常的慢，此時可以ctrl+c結束當前任務，多嘗試幾次，或者採用清華的映象，具體地址請百度）

8-待上一步完成後，若沒有報錯，在TensorFlow環境下，輸入pyhon，繼而輸入import tensorflow驗證環境是否正確安裝

3:錯誤說明

TensorFlow對window平臺的支援似乎並不友好，安裝過程中可能會呈現各種各樣的問題，在此列出查詢問題的基本思路和常見的幾種錯誤和解決方式。

問題原因查詢及解決思路：

• anconda版本是否為64位，TensorFlow目前不支援32位的python環境
• TensorFlow需要依賴一些庫，比如numpy、matplotlib、jupyter等，依賴於anconda以及線上安裝的方式，基本上依賴的庫都已具備，但仍建議檢查在pip install tensorflow過程中出現的異常庫缺少資訊，若缺少，請手動pip補全相應的庫
• 若最新版的python和TensorFlow無論如何都會報錯，那麼建議下載較低版本的anconda和TensorFlow。經測試，較為穩定的版本為Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe(python3.5)，tensorflow==1.1.0
• 直接使用pip install tensorflow 命令，系統預設下載TensorFlow最新版本，若你的環境較低，可能會出現不相容的現象，請檢視tensorflow支援的python版本，或者更新至最新版。
• VScode似乎是TensorFlow的依賴環境，但一般在anconda安裝完畢後會建議安裝VScode，但若出現問題，可檢視電腦中是否具備VScode環境
• miscroft vc++ 2015 元件也是TensorFlow的依賴環境
• 若要解除安裝TensorFlow，可使用命令 pip uninstall tensorflow，也可直接刪除Anaconda3\envs\下的tensorflow資料夾
• 若在3.6python版本的anconda中建立3.5的python環境，需注意在建立完畢後，針對3.5的環境需新建spyder，可以通過anconda navigator中的環境管理進行新建，也可通過在3.5環境下，使用命令 pip install spyder

常見問題及解決方式：

問題1--time out

此問題主要是因為網路環境太差的問題，解決方式可多嘗試幾次pip安裝，或者找國內映象地址安裝、或者更換網路環境，或者下載離線安裝包

在此提供TensorFlow 清華映象地址：

 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  tensorflow 

常見問題---因個人時間原因，暫不進行問題的列表----

有問題的小夥伴可依照問題處理思路查詢解決方案。