前言

本系列文章旨在：做個人學習筆記的同時為大家提供一個學習路徑的參考。文章皆以一名普通（Android）開發者的角度進行書寫及整理，相關demo將不斷在個人github上更新。

環境搭建

• 作業系統：以Window 64bit 為例（Window、MacOS、Linux都以支援TensorFlow安裝）
• python環境搭建
• TensorFlow安裝

python環境搭建

注意： 目前Window使用者只能使用python3.5（64bit）。MacOS，Linux支援python2.7和python3.3+

具有python基礎的可以跳過這一步（如果是Window環境，需要注意對應版本）。

無python基礎的強烈推薦使用Anaconda（可以認為是python的整合環境）進行搭建：

• 下載地址， Anaconda3_4.2.0 對應 python3.5

• Window下安裝 Anaconda 後(過程略)，會自動將相關路徑新增至環境變數中

• （新起的）命令列視窗中輸入：conda list 可以檢視已整合好的一些環境，如Python、Pip
• 如果你沒有比較熟悉的用於開發Python的IDE，可以先使用自帶的：Jupyter Notebook（在安裝目錄的子目錄Scripts中即可找到）

知識點：要求瞭解 Anaconda 、 Pip、Jupyter Notebook 的基本使用

TensorFlow安裝

Windows 環境下安裝

• CPU版本

  “黑視窗”中執行指令：

pip install tensorflow

• GPU版本

  “黑視窗”中執行指令：

pip install tensorflow-gpu

由於GPU版本還需要進行對應環境的支援，因此對於入門而言，我們僅安裝CPU版本即可。

環境驗證

可以在 python環境的黑視窗中執行：

無報錯即表明以上環境皆安裝成功，接下來可以準備正式開啟TenserFlow之旅了。