Tensorflow安装及过程中遇到的一些些问题

最让人头疼的就是配环境，现在把自己的成功安Tensorflow的步骤记录在这里，留着以后参考吧，万一有用呢

---

目 录

MacOS + Tensorflow CPU版
1. 安anaconda
2. 建一个 conda 计算环境
3. 激活环境，安装 TensorFlow
4. 运行一段代码看看

Win10 + Tensorflow CPU版
1. 安anaconda
2. 建一个 conda 计算环境
3. 激活环境，安装 TensorFlow
4. 运行一段代码看看

---

MacOS + Tensorflow CPU版

1. 安anaconda

   我是用anaconda装的，先去官网下安装包，就是下面这个
   

   然后安装anaconda，选择默认的设置，仅为我安装。

2. 建一个 conda 计算环境
   打开terminal输入

   conda create -n tensorflow python=3.6

3. 激活环境，安装 TensorFlow
   先激活环境，在terminal输入

   source activate tensorflow

   然后安装TensorFlow，在terminal输

   扫描二维码关注公众号，回复： 1577377 查看本文章

   pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

   注：可以使用easy_install和--ignore-installed标记防止错误的产生。

   安完就OK了。

   要用tensorflow的时候需要激活一下环境，

   source activate tensorflow

   不用的时候就

   source deactivate

4. 运行一段代码看看

   接下来运行一段代码看看，是不是可以用了。
   在terminal一行行输入

   $ python
   
   >>> import tensorflow as tf
   >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
   >>> sess = tf.Session()
   >>> print(sess.run(hello)) 
   b'Hello, TensorFlow!'
   >>> a = tf.constant(10)
   >>> b = tf.constant(32)
   >>> print(sess.run(a+b))
   42
   

   运行的sess = tf.Session()时候可能会出现这个提示，但不会影响程序执行

   Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not
   compiled to use: SSE4.2 AVX AVX2 FMA

   要是嫌看着烦，可以用下面两行代码把它去掉

   >>> import os
   >>> os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

---

Win10 + Tensorflow CPU版

1. 安anaconda
   去anaconda官网下安装包。
   

   然后安装anaconda，选择默认的设置，仅为我安装。

   当时遇到过两个问题。

   Problem1：当时没勾选第一个“将python3.6添加进环境变量“，后来运行程序的时候提示“XXX不是内部或外部命令，也不是可运行的程序“的错误，这时候就需要自己主动在环境变量path里把python的路径手动添加进去了。

   Problem2：当时我是直接双击安装的，然后就各种报错，说找不到什么文件啊blabla的，然后右键用管理员身份运行安装包，就啥事儿没有了，估计当时是权限的锅吧。

2. 建一个 conda 计算环境
   在anaconda prompt或者命令行输入

   conda create -n tensorflow python=3.6

3. 激活环境，安装 TensorFlow
   先激活环境，输入

   source activate tensorflow

   然后安装TensorFlow，输入

   pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

   注：可以使用easy_install和--ignore-installed标记防止错误的产生。

   安完就OK了。

   要用tensorflow的时候需要激活一下环境，

   source activate tensorflow

   不用的时候就

   source deactivate

4. 运行一段代码看看

   接下来运行一段代码看看，是不是可以用了。
   在anaconda prompt或者命令行一行行输入

   $ python
   
   >>> import tensorflow as tf
   >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
   >>> sess = tf.Session()
   >>> print(sess.run(hello)) 
   b'Hello, TensorFlow!'
   >>> a = tf.constant(10)
   >>> b = tf.constant(32)
   >>> print(sess.run(a+b))
   42