這次我們來安裝Tensorflow。

Tensorflow是做深度學習的一個很好的框架，最近很火的~

我以前做過caffe的框架，好難啊·····太多不理解，只會照葫蘆畫瓢，自己訓練的模型手寫數字的識別率只達到20%

所以這次我嘗試學習了TensorFlow

TensorFlow在Windows下安裝有兩種版本，第一種是純CPU，第二種是CPU+GPU

CPU版本的TensorFlow相對來說執行較慢，但是安裝方便

GPU版本的TensorFlow執行很快，但是安裝很麻煩，還要安裝cuda，cudnn等等庫，非常的討厭····

所以我是安裝的CPU版本，僅僅用作TensorFlow的學習研究。

有條件的同學可以去安裝GPU的版本，兩者的差異就是執行快慢的不同。

下面是CPU版本，想裝GPU版本的請自行百度·····

如果安裝TensorFlow在Windows下，直接在命令列輸入（前提是安裝好了anaconda）

conda create -n tensorflow python=3.6 即可

進入TensorFlow環境的方法和之前啟動python2.7的方法是一樣的，輸入

activate tensorflow 即可

再輸入

pip install --upgrade tensorflow  或者是  pip install tensorflow    兩者應該都行

（網上也有說法是使用pip install --ignor_installed --upgrade tensorflow，我使用這個命令的時候報錯，所以我用了上面的命令，安裝了TensorFlow）

安裝完畢之後進入python命令列

輸入import tensorflow，檢測是否報錯，如果沒有報錯，即安裝成功。

下一步，安裝好了TensorFlow，我們需要把安裝好的TensorFlow環境配置到我們jupyter notebook裡面，讓我們在jupyter notebook裡面還可以使用TensorFlow。

方法和本人第一篇部落格完全是一樣的，在命令列輸入

python -m ipykernel install --name tensorflow 即可。

重新開啟jupyter notebook，將可以看到kernel裡出現了TensorFlow~~

恭喜安裝完成！！

12.06.2018 的PS補充：

論如何遷移環境。

假如你在一臺舊電腦裡裝了一大堆環境。但是你突然有錢了，想買新電腦，新電腦裡面並沒有之前舊電腦配好的那些環境。怎麼辦呢？我們可以將環境進行遷移（此操作是否可行並沒有被我實際操作過，因為沒錢買新電腦啊，但是被我看到了，所以先記錄下來）。

首先簡單的一個命令，在命令列裡輸入：

pip freeze > requirement.txt

意思是，檢測電腦裡所安裝的所有的環境，並且在一個名為“requirement.txt”的資料夾中輸出顯示出來。

命令打完後，會在我電腦的F盤下，出現一個requirement.txt的檔案。裡面是我安裝的各種的包。

將該txt檔案複製，複製到我們新買的電腦裡，然後命令列敲入：pip install -r requirement.txt

在網路條件可以的情況下，就可以自動安裝所需環境。

下一篇將介紹一些jupyter notebook裡面一些基本操作~謝謝各位。