本文简单介绍tensorflow在windows中的安装方法。目前在windows中的tensorflow必须是python3.5的64位版本。这个安装流程中我会强烈建议先安装conda。
（conda的好处是它可以在一台电脑中创造了多个虚拟python运行环境，各个环境之间的python版本及包互不干扰。利用conda可以很容易的在一个系统中又装2.7又装3.5，而不会搞的乱七八糟。。。）
我们这里只安装tensorflow的CPU版本。对于支持CUDA的显卡（大部分Nvidia的卡），安装GPU版本运行能更快。不过安装GPU的版本还需要安装一些CUDA驱动。这个文章目的是可以以最快的速度看到运行起来的tensorflow，所以不扯GPU版本了。
本文安装步骤包括以下几步：（1）安装miniconda；（2）安装tensorflow；（3）运行一小段tensorflow代码。
1. 安装miniconda
下载python3的64-bit版本即可。注意，一定要64位的版本。（这里选择3.6或者2.7没关系，都可以）。
2. 安装tensorflow
安装完miniconda之后，进入命令行cmd。注意，要以管理员权限进去。
然后，如果是在国内的话，首先使用下面的命令增加一个清华大学的conda镜像服务器，会把下载速度加速很多。（Tsinghua Open Source Mirror）
> conda config –add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/> conda config –set show_channel_urls yes
然后，在命令行中，利用conda的命令创建一个新的python3.5运行环境，注意，一定要用3.5，不要3.6，也不要2.7（更新：最新的tensorflow在windows的安装已经支持3.6了）。否则后一步pip install会找不到tensorflow。
> conda create -n tensorflow
python=3.5
中间询问y/n，就直接写y再回车。-n 后面写的就是环境的名称，我这里写的是’tensorflow’，但实际上可以随便写一个你想用的名字
启动该环境
> activate tensorflow
(tensorflow) > pip install tensorflow
然后正常的话，等就好了：）
3. 运行一小段tensorflow代码
安装完成后，输入python回车
(tensorflow) > python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
正常的话，应该就能在最底下看到输出的Hello, TensorFlow! （上面可能会有一些Tensorflow初始化时输出的其他信息）
嗯，这样Tensorflow就安装好了。
记得以后每次要用tensorflow的时候，打开命令行，先运行
> activate tensorflow
下一讲（如果有的话……），我会介绍Keras（一个基于Tensorflow的神经网络框架，创建神经网络语法比Tensorflow更简单），然后用Keras来创建一个最简单的神经网络。
See You Next Time~
