Anaconda安装Tensorflow
本人大四老学姐一枚，之前参加某个比赛时接触过大名鼎鼎的 Tensorflow，在面试的时候吹嘘过会用，其实连皮毛都不知道。最近接学姐的班又要用到Tensorflow，于是打算用 Anaconda装Tensorflow。终于打通了第一步，所以需要写一篇博客整理一下。
安装Anaconda
进入它的官网，选择需要的版本进行安装。链接: 这里。
作为帅气的冲浪人，我下的是最新版本，python3.7的64位版。我用的是寝室的网，慢的无力吐槽。
下载下来后，和普通的软件安装一样，一路默认就行，默认选择只安装在当前用户下，所有用户都允许的话需要管理员权限。
之后可以自定义安装位置，需要有大约3GB的内存。我不将Anaconda添加到环境变量中，因为安装成功之后，会有一个Anaconda Prompt，类似于cmd，使用很方便。如果添加的话，可能与你之前装的其他版本的python起冲突。
安装好之后，可以在开始菜单栏看见安装好的Anaconda，Anaconda Navigator是一个可视页面，能查看配置的环境以及环境下安装的插件包，还能够快速安装一些开发软件。Anaconda Prompt是类似于一个cmd的命令提示符。
安装tensorflow都是在Anaconda Prompt下完成的。打开Anaconda Prompt会发现和cmd有些差别
它之前会有一个base，意为：在Anaconda的base环境下的命令提示符。
输入以下命令能够知道该环境下安装的插件包，从A-Z排序（这些都是默认安装的插件包，有点多。。。）
conda list
输入如下命令能够查看配置信息。注意查看channels的信息。
conda config -show
如果想要加快下载速度，可以配置镜像。可以用如下指令：
conda cofig --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
有很多人推荐用清华仓库镜像，但是不知道为何我下载的速度反而变慢了，所以就不用镜像了。下载速度也还行。
安装Tensorflow
先创建一个名为tensorflow的环境，我下载的3.7版本的python，所以对应的python编译器是3.7。这点不能写错，不然下载下来的Tensorflow版本不匹配，是会报错的。
conda create -n tensorflow python=3.7
然后它可能会让你安装一些新的插件，选择yes即可。安装完成之后，在Anaconda Prompt下面会出现一个新的环境：tensorflow
然后激活该环境，我们需要在该环境下安装Tensorflow。(tensorflow运行需要有vc环境，不然运行的时候会报错。所以我在安装完成Anaconda后，附带安装了vscode)
activate tensorflow
输入该指令后，会发现，命令行前面的环境切换到tensorflow下
ps:如果想退出该环境，输入如下指令，然后又切换回原来的base环境下
deactivate
然后通过pip安装tensorflow。输入如下指令，能够避免在安装的过程中的一些报错信息
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
这中间会附带着安装其他的tensorflow依赖的插件包。
测试Tensorflow
在Anaconda Prompt的tensorflow环境下，进入python环境，依次输入以下命令
python
import tensorflow as tf
如果没有报错，说明成功了一半。再输入如下代码
hello = tf.constant('hello,tensorflow!')
sess = tf.Session()
这时候弹出一个错误，大致的意思是：下载的TensorFlow版本不支持我电脑cpu的AVX2编译。
百度了一圈之后，我决定忽略该错误。在python环境下，多输入如下的代码，这样就不会报错了。
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] ='2' #只显示 warning 和 Error
在刚才的代码基础上，加上:
sess = tf.Session()
print(sessi.run(hello))
最后成功输出，说明tensorflow已经安装完成。
成功路上终于迈出了第一步！
