TensorFlow的环境配置与安装方法
一、简介
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（GoogleBrain）开发和维护，拥有包括TensorFlowHub、TensorFlowLite、TensorFlowResearchCloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（ApplicationProgrammingInterface,API）[2]。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache2.0opensourcelicense）开放源代码。
TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。
- TensorFlow是基于VC++2015开发的，所以需要下载安装VisualC++RedistributableforVisualStudio2015来获取MSVCP140.DLL的支持。
- 下载并安装anaconda
- 下载并安装Python编译器，以3.7X为例。
如果要安装GPU版本（有N卡，即NVIDIA显卡），需要以下额外环境：
0）有支持CUDA计算能力3.0或更高版本的NVIDIAGPU卡。
1）下载安装CUDAToolkit8.0，并确保其路径添加到PATH环境变量里；
2）下载安装cuDNNv6或v6.1，并确保其路径添加到PATH环境变量里；
3）CUDA8.0相关的NVIDIA驱动。
二、安装
1.检查Anaconda是否成功安装：conda--version
2.检测目前安装了哪些环境：condainfo--envs
三、TensorFlow安装
pipinstalltensorflow
验证是否安装成功：有三种方式
（1）直接在cmd中依次输入python
然后键入
importtensorflowastf hello=tf.constant(‘Hellotensorfolw') sess=tf.Session() print(sess.run(hello))
importtensorflowastf
hello=tf.constant('Hellotensorfolw')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
如无误也会出现一下内容
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